Майнор "Интеллектуальный анализ данных"

Курс "Введение в анализ данных"

Лабораторная работа №2. Кластерный анализ.

Задание 1

В данном задании вам необходимо реализовать алгоритм кластеризации Partition Around Medoids.

Два возможных варианта реализации:

Функция

Нужно написать функцию, которая принимает на вход несколько параметров и возвращает также несколько значений.

Параметры функции:

  • data: данные в виде dataframe или матрицы (аналогично функциям и методам, которые рассматривали на практике);
  • k: число центров (кластеров);
  • metric: расстояние между объектами (те же, что поддерживает функция pdist());
  • max_iter: максимальное число итераций;
  • tol: минимальное значение изменения целевой функции.

Возвращаемые значения:

  • inertia: итоговое значение целевой функции;
  • medoids: центры кластеров - индексы объектов данных, которые являются центрами;
  • labels: метки кластеров для каждого объекта.

Класс

По аналогии с классами в scikit-learn, нужно реализовать класс, наследуемый от Base Estimator.
Подробнее про реализацию своих моделей в scikit-learn: here.

Параметры:

  • k: число центров (кластеров);
  • metric: расстояние между объектами (те же, что поддерживает функция pdist());
  • max_iter: максимальное число итераций;
  • tol: минимальное значение изменения целевой функции.

Методы:

  • fit(): метод для выполнения кластеризации.
    Аргументы метода:
    • data: данные в виде dataframe или матрицы

Атрибуты:

  • inertia_: итоговое значение целевой функции;
  • medoids_: центры кластеров - индексы объектов данных, которые являются центрами;
  • labels_: метки кластеров для каждого объекта.



Note 1: Параметры max_iter и tol должны иметь дефолтные значения.
Note 2: Функции для вычисления расстояний самим реализовывать не нужно, используйте pdist().



Также необходимо написать документацию к функции/методу: описать формат входных данных (параметров) и возвращаемых значений, особенности работы функции и детали реализации алгоритма. В качестве образца можно взять документацию к функциям/методам, которые рассматривали на занятиях.

Наивная реализация алгоритма будет работать довольно медленно - это нормально. Будет плюсом (но не является обязательным), если вы попытаетесь оптимизировать ваш код. Можете указать все ваши решения для оптимизации в документации.

In [1]:
import pandas as pd
import numpy as np

from scipy.spatial.distance import cdist
from sklearn.base import TransformerMixin, ClusterMixin, BaseEstimator

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
In [44]:
def kmedoids_init(X, n_clusters, method='balanced', rng=None):

    n_samples = X.shape[0]
    
    if rng is None:
        cent_idx = np.random.choice(n_samples, replace=False, size=n_clusters)
    else:
        cent_idx = rng.choice(n_samples, replace=False, size=n_clusters)
    
    centers = X[cent_idx, :]
    mean_X = np.mean(X, axis=0)
    
    if method == 'balanced':
        centers[n_clusters - 1] = n_clusters * mean_X - np.sum(centers[:(n_clusters - 1)], axis=0)
    
    return centers

def assign_clusters(X, centers):

    dist2cents = cdist(X, centers, metric='seuclidean')
    membs = np.argmin(dist2cents, axis=1)

    return membs

def update_centers(X, membs, n_clusters, distance):

    centers = np.empty(shape=(n_clusters, X.shape[1]), dtype=float)
    sse = np.empty(shape=n_clusters, dtype=float)
    
    for clust_id in range(n_clusters):
        memb_ids = np.where(membs == clust_id)[0]
        X_clust = X[memb_ids, :]

        dist = np.empty(shape=memb_ids.shape[0], dtype=float)
        
        for i, x in enumerate(X_clust):
            dist[i] = np.sum(cdist(X_clust, np.array([x]), distance))

        inx_min = np.argmin(dist)
        centers[clust_id, :] = X_clust[inx_min, :]
        sse[clust_id] = dist[inx_min]
            
    return centers, sse

def kmedoids_trial(X, n_clusters, distance, max_iter, tol, rng):

    membs = np.empty(shape=X.shape[0], dtype=int)
    centers = kmedoids_init(X, n_clusters, method='', rng=rng)

    sse_last = 9999.9
    n_iter = 0
        
    for it in range(1, max_iter):
        membs = assign_clusters(X, centers)
        centers, sse_arr = update_centers(X, membs, n_clusters, distance)
        sse_total = np.sum(sse_arr)
        
        if np.abs(sse_total - sse_last) < tol:
            n_iter = it
            break
            
        sse_last = sse_total

    return centers, membs, sse_total, sse_arr, n_iter
    
def kmedoids(X, n_clusters, distance, max_iter, n_trials, tol, rng):
    
    n_samples, n_features = X.shape[0], X.shape[1]

    centers_best = np.empty(shape=(n_clusters,n_features), dtype=float)
    labels_best  = np.empty(shape=n_samples, dtype=int)
    
    for i in range(n_trials):
        centers, labels, sse_tot, sse_arr, n_iter  =  kmedoids_trial(X, n_clusters, distance, max_iter, tol, rng)
        
        if i == 0:
            sse_tot_best = sse_tot
            sse_arr_best = sse_arr
            n_iter_best = n_iter
            centers_best = centers.copy()
            labels_best  = labels.copy()
        
        if sse_tot < sse_tot_best:
            sse_tot_best = sse_tot
            sse_arr_best = sse_arr
            n_iter_best = n_iter
            centers_best = centers.copy()
            labels_best  = labels.copy()

    return centers_best, labels_best, sse_arr_best, n_iter_best

class KMedoids(TransformerMixin, ClusterMixin, BaseEstimator):
    
    def __init__(self, n_clusters=2, distance='euclidean', 
                 n_trials=10, max_iter=100, tol=0.001, random_state=None):
        
        self.n_clusters = n_clusters
        self.n_trials = n_trials
        self.max_iter = max_iter
        self.tol = tol
        self.distance = distance
        self.random_state = random_state
        self.rng = np.random.RandomState(random_state)

    def fit(self, X):
        X = X.to_numpy()
        self.centers_, self.labels_, self.sse_arr_, self.n_iter_ = kmedoids(X, self.n_clusters, self.distance, self.max_iter, self.n_trials, self.tol, self.rng)
Параметр Тип данных Дефолтное значение Расшифровка
n_clusters int 2 Количество формируемых кластеров, а также количество медоидов для генерации
distance str euclidean Метрика для измерения расстояния (близости) объектов
n_trials int 10 Количество случайных инициализаций медоидов
max_iter int 100 Максимальное количество итераций
tol int 0.001 Идентификатор для остановки относительных изменений центра
random_state int or None None Определяет генерацию случайного числа для инициализации медоида и случайного переназначения

Входные данные:

При обучении модели (использовании метода fit), входными данными будут являться: непосредственно датафрейм и заданные параметры (пользовательские или дефолтные). Для удобства работы с данными, DataFrame переводится в двумерный массив NumPy.

Функция kmedoids:

Проводит несколько испытаний (через функцию kmedoids_trial) кластеризации k-medoids, на выходе получает оптимальные центры и метки кластера.

Функция kmedoids_trial:

Рандомно инициализирует k (число медоидов). Проводит одно пробное испытание кластеризации k-medoids на наборе входных данных X и заданном количестве кластеров.

Функция update_centers:

Обновление центров кластеров (медоидов). Ассоциация каждой точки из набора данных с ближайшим медоидом (через функцию assign_clusters, с использованием функции cdist(), вычисляющей расстояние между каждой парой из двух наборов входных данных).

Возвращаемые данные:

Атрибут Тип данных Расшифровка
centers_ ndarray Центры кластеров
labels_ ndarray Метки кластера для каждого элемента данных
ssearr ndarray Массив показателей, насколько далеки прогнозы модели от наблюдаемых значений для каждого кластера
niter int Количество пройденных итераций для достижения наилучшего значения целевой функции

Задание 2

В рамках данной лабораторной работы вам предлагается проанализировать набор данных по различным городам США. Каждый город характеризуется следующими признаками:

In [3]:
pd.set_option('display.max_rows', 20)
pd.set_option('display.max_colwidth', -1)
In [4]:
data_desc = pd.read_csv('Data_Description.txt', sep=':')
data_desc
Out[4]:
Attribute Description
0 Place City, state (postal code)
1 Climate & Terrain Very hot and very cold months, seasonal temperature variation, heating- and cooling-degree days, freezing days, zero-degree days, ninety-degree days.
2 Housing Utility bills, property taxes, mortgage payments.
3 Health Care & Environment Per capita physicians, teaching hospitals, medical schools, cardiac rehabilitation centers, comprehensive cancer treatment centers, hospices, insurance/hospitalization costs index, flouridation of drinking water, air pollution.
4 Crime Violent crime rate, property crime rate.
5 Transportation Daily commute, public transportation, Interstate highways, air service, passenger rail service.
6 Education Pupil/teacher ratio in the public K-12 system, effort index in K-12, accademic options in higher education.
7 The Arts Museums, fine arts and public radio stations, public television stations, universities offering a degree or degrees in the arts, symphony orchestras, theatres, opera companies, dance companies, public libraries.
8 Recreation Good restaurants, public golf courses, certified lanes for tenpin bowling, movie theatres, zoos, aquariums, family theme parks, sanctioned automobile race tracks, pari-mutuel betting attractions, major- and minor- league professional sports teams, NCAA Division I football and basketball teams, miles of ocean or Great Lakes coastline, inland water, national forests, national parks, or national wildlife refuges, Consolidated Metropolitan Statistical Area access.
9 Economics Average household income adjusted for taxes and living costs, income growth, job growth.
10 Longitude Longitude
11 Latitude Latitude
12 Population Population

Notes:

  • Для всех признаков, кроме трех, чем выше значение - тем лучше. Для признаков Housing и Crime - наоборот.
  • Признак Population- статистический признак, не имеющий интерпретации как “лучше-хуже”.
  • Признак Place - уникальный идентификатор объекта (города), он не должен использоваться при кластеризации.
  • Также в данных присутствуют географические координаты городов - Longitude и Latitude. Их также не следует использовать при кластеризации данных.
In [5]:
data = pd.read_csv('Data.txt', sep=' ')
data
Out[5]:
Place Climate HousingCost HlthCare Crime Transp Educ Arts Recreat Econ Long Lat Pop
0 Abilene,TX 521 6200 237 923 4031 2757 996 1405 7633 -99.6890 32.5590 110932
1 Akron,OH 575 8138 1656 886 4883 2438 5564 2632 4350 -81.5180 41.0850 660328
2 Albany,GA 468 7339 618 970 2531 2560 237 859 5250 -84.1580 31.5750 112402
3 Albany-Schenectady-Troy,NY 476 7908 1431 610 6883 3399 4655 1617 5864 -73.7983 42.7327 835880
4 Albuquerque,NM 659 8393 1853 1483 6558 3026 4496 2612 5727 -106.6500 35.0830 419700
5 Alexandria,LA 520 5819 640 727 2444 2972 334 1018 5254 -92.4530 31.3020 135282
6 Allentown,Bethlehem,PA-NJ 559 8288 621 514 2881 3144 2333 1117 5097 -75.4405 40.6155 635481
7 Alton,Granite-City,IL 537 6487 965 706 4975 2945 1487 1280 5795 -90.1615 38.7940 268229
8 Altoona,PA 561 6191 432 399 4246 2778 256 1210 4230 -78.3950 40.5150 136621
9 Amarillo,TX 609 6546 669 1073 4902 2852 1235 1109 6241 -101.8490 35.3830 173699
... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
319 Wichita,KS 494 7061 806 1164 3933 2981 2987 1508 6036 -97.3370 37.6920 411313
320 Wichita-Falls,TX 456 6404 549 1179 2793 2747 599 1126 6805 -98.5130 33.9100 121082
321 Williamsport,PA 558 7284 860 464 3097 2906 196 726 3288 -77.0030 41.2450 118416
322 Wilmington,DE-NJ-MD 597 7927 1445 1115 4532 3112 4545 1923 6174 -75.5500 39.7470 523221
323 Wilmington,NC 564 6858 1099 1423 2904 2876 1077 2668 5390 -77.9230 34.2370 103471
324 Worcester,MA 562 8715 1805 680 3643 3299 1784 910 5040 -71.7950 42.2720 402918
325 Yakima,WA 535 6440 317 1106 3731 2491 996 2140 4986 -120.5130 46.5950 172508
326 York,PA 540 8371 713 440 2267 2903 1022 842 4946 -76.7280 39.9600 381255
327 Youngstown-Warren,OH 570 7021 1097 938 3374 2920 2797 1327 3894 -80.7290 41.1700 531350
328 Yuba-City,CA 608 7875 212 1179 2768 2387 122 918 4694 -121.6220 39.1280 101979

329 rows × 13 columns


Задания:

   0. Выполните необходимую предобработку данных. Перед кластеризацией исключите из данных признаки Place, Long и Lat.

  1. Выполните кластеризацию иерархическим методом.
    Рассмотрите различные расстояния между объектами. Определите, какие следует использовать при кластеризации.
    Выполните кластеризацию с различными расстояниями между кластерами. Сравните результаты, сделайте выводы.

  2. Выполните кластеризацию методом dbscan. Используйте расстояния между объектами, определенные в предыдущем пункте.
    Реализуйте эвристику (см. лекции) для выбора параметров алгоритма. Подберите подходящие параметры алгоритма.

  3. Выполните кластеризацию методом kmeans. Определите наилучшее (на ваш взгляд) число кластеров.

  4. Выполните кластеризацию методом PAM. Используйте расстояния между объектами, определенные в пункте (1). Определите наилучшее (на ваш взгляд) число кластеров.
    Используйте реализацию алгоритма из Задания 1.

  5. (Бонусное) Выполните кластеризацию другими методами. Например, HDBSCAN или алгоритмы, реализованные в scikit-learn.

  6. В результате выполнения предыдущих пунктов вы должны получить 4 или больше разбиения объектов (по одному на каждый метод). Сравните их между собой, сделайте выводы о сходствах и различиях.
    Оцените результаты каждой кластеризации, используя метрики, рассмотренные на занятиях (Silhouette и прочие).

  7. Выберите одно разбиение, наиболее подходящее на ваш взгляд. Предложите интерпретацию полученным кластерам или покажите, что этого сделать нельзя.

  8. Оцените, как полученные кластеры распределены географически. (Бонусное) Провизуализируйте распределение на карте США.
    Оцените, как полученные кластеры распределены по штатам. Можно ли выделить какую-то зависимость (территориальную или для штатов)?

Задание 0.

Comment: Скопируем исходную таблицу для того чтобы в последствии было возможно видоизменять её без риска потери исходных данных.

In [6]:
data_new = data.copy(deep=True)
data_new.drop(data.columns[[0, 10, 11]], axis='columns', inplace=True)
data_new.head(15)
Out[6]:
Climate HousingCost HlthCare Crime Transp Educ Arts Recreat Econ Pop
0 521 6200 237 923 4031 2757 996 1405 7633 110932
1 575 8138 1656 886 4883 2438 5564 2632 4350 660328
2 468 7339 618 970 2531 2560 237 859 5250 112402
3 476 7908 1431 610 6883 3399 4655 1617 5864 835880
4 659 8393 1853 1483 6558 3026 4496 2612 5727 419700
5 520 5819 640 727 2444 2972 334 1018 5254 135282
6 559 8288 621 514 2881 3144 2333 1117 5097 635481
7 537 6487 965 706 4975 2945 1487 1280 5795 268229
8 561 6191 432 399 4246 2778 256 1210 4230 136621
9 609 6546 669 1073 4902 2852 1235 1109 6241 173699
10 885 16047 2025 983 3954 2843 5632 3156 6220 1932709
11 195 12175 601 1223 5091 2414 2346 3000 7668 174431
12 530 5704 580 878 2865 2469 430 838 3370 139336
13 591 5725 820 975 2707 2772 169 613 4262 133235
14 546 11014 2508 1067 3433 3346 7559 2288 4579 264748
In [7]:
data_new.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 329 entries, 0 to 328
Data columns (total 10 columns):
Climate        329 non-null int64
HousingCost    329 non-null int64
HlthCare       329 non-null int64
Crime          329 non-null int64
Transp         329 non-null int64
Educ           329 non-null int64
Arts           329 non-null int64
Recreat        329 non-null int64
Econ           329 non-null int64
Pop            329 non-null int64
dtypes: int64(10)
memory usage: 25.8 KB

Comment: Выполним нормализацию данных.

In [8]:
from sklearn import preprocessing
In [9]:
data_norm = preprocessing.normalize(data_new, norm='l2', axis=0)
data_norm
Out[9]:
array([[0.05202887, 0.0393812 , 0.00841857, ..., 0.03845108, 0.07473997,
        0.0059174 ],
       [0.0574215 , 0.051691  , 0.05882341, ..., 0.07203078, 0.04259385,
        0.03522362],
       [0.04673611, 0.0466159 , 0.02195221, ..., 0.02350852, 0.05140637,
        0.00599582],
       ...,
       [0.05392628, 0.05317097, 0.02532674, ..., 0.02304328, 0.0484297 ,
        0.02033714],
       [0.05692218, 0.04459603, 0.03896695, ..., 0.03631643, 0.03812884,
        0.0283436 ],
       [0.06071699, 0.05002047, 0.00753053, ..., 0.0251232 , 0.04596219,
        0.00543983]])
In [10]:
data_norm = pd.DataFrame(data_norm, columns=list(data_new))
data_norm.head(15)
Out[10]:
Climate HousingCost HlthCare Crime Transp Educ Arts Recreat Econ Pop
0 0.052029 0.039381 0.008419 0.049641 0.049913 0.053652 0.009797 0.038451 0.074740 0.005917
1 0.057421 0.051691 0.058823 0.047651 0.060463 0.047444 0.054731 0.072031 0.042594 0.035224
2 0.046736 0.046616 0.021952 0.052169 0.031340 0.049818 0.002331 0.023509 0.051406 0.005996
3 0.047535 0.050230 0.050831 0.032807 0.085228 0.066145 0.045789 0.044253 0.057418 0.044588
4 0.065810 0.053311 0.065821 0.079760 0.081203 0.058887 0.044225 0.071483 0.056077 0.022388
5 0.051929 0.036961 0.022734 0.039100 0.030262 0.057836 0.003285 0.027860 0.051446 0.007216
6 0.055824 0.052644 0.022059 0.027644 0.035674 0.061183 0.022949 0.030569 0.049908 0.033898
7 0.053627 0.041204 0.034278 0.037971 0.061602 0.057310 0.014627 0.035030 0.056743 0.014308
8 0.056023 0.039324 0.015345 0.021459 0.052575 0.054060 0.002518 0.033114 0.041419 0.007288
9 0.060817 0.041579 0.023764 0.057709 0.060698 0.055501 0.012148 0.030350 0.061110 0.009266
10 0.088379 0.101927 0.071931 0.052868 0.048960 0.055325 0.055400 0.086371 0.060904 0.103096
11 0.019473 0.077333 0.021348 0.065776 0.063039 0.046977 0.023077 0.082102 0.075083 0.009305
12 0.052928 0.036231 0.020602 0.047221 0.035475 0.048047 0.004230 0.022934 0.032998 0.007433
13 0.059019 0.036364 0.029128 0.052438 0.033519 0.053944 0.001662 0.016776 0.041732 0.007107
14 0.054525 0.069959 0.089088 0.057386 0.042509 0.065114 0.074355 0.062616 0.044836 0.014122

Задание 1.

Выполните кластеризацию иерархическим методом. Рассмотрите различные расстояния между объектами. Определите, какие следует использовать при кластеризации. Выполните кластеризацию с различными расстояниями между кластерами. Сравните результаты, сделайте выводы.

In [11]:
from scipy.cluster.hierarchy import linkage, dendrogram
from scipy.spatial.distance import pdist

Comment: У pdist очень много метрик, но я не поняла, как вывести их список, поэтому сделала вручную.

In [12]:
dist = {'braycurtis': pdist(data_norm, 'braycurtis'),
        'canberra': pdist(data_norm, 'canberra'),
        'chebyshev': pdist(data_norm, 'chebyshev'),
        'cityblock': pdist(data_norm, 'cityblock'),
        'correlation': pdist(data_norm, 'correlation'),
        'cosine': pdist(data_norm, 'cosine'),
        'euclidean': pdist(data_norm, 'euclidean'),
        'hamming': pdist(data_norm, 'hamming'),
        'jaccard': pdist(data_norm, 'jaccard'),
        'jensenshannon': pdist(data_norm, 'jensenshannon'),
        'mahalanobis': pdist(data_norm, 'mahalanobis'),
        'minkowski': pdist(data_norm, 'minkowski'),
        'seuclidean': pdist(data_norm, 'seuclidean'),
        'sqeuclidean': pdist(data_norm, 'sqeuclidean')}
In [13]:
DistFrame = pd.DataFrame(dist)
DistFrame.shape
Out[13]:
(53956, 14)

Comment: Матрица корреляции поможет выяснить, какие метрики явно выбиваются из общего списка (наименее схожи с остальными).

In [14]:
plt.figure(figsize=(10.4, 8))
sns.heatmap(DistFrame.corr(), 
            cmap=sns.color_palette('bone', 1000),
            fmt='.2f',
            vmin=-1,
            center=0,
            annot=True,
            annot_kws={'size': 11},
            linewidths=.75)
plt.show()

Comment: В ходе предыдущего пункта сразу исключили 'hamming' и 'jaccard', так как расстояния, которые были вычислены при помощи данных метрик, были наименее схожи с остальными.

Comment: Посмотрим, каким образом будет выполняться иерархическая кластеризация, выполненная при помощи различных метрик и методов для расчёта расстояний, построим дендрограммы.

In [15]:
samples = data_norm.values

metrics = ['euclidean','minkowski', 'cityblock', 'seuclidean', 
           'sqeuclidean','cosine', 'correlation', 'chebyshev', 
           'canberra', 'braycurtis', 'mahalanobis']

methods = ['single', 'complete', 'average', 'weighted', 
           'centroid', 'median', 'ward']

for method in methods:
    if method in ('centroid', 'median', 'ward'):
        metric = 'euclidean'
        plt.figure(figsize=(22, 10))
        mergings = linkage(samples, method=method, metric=metric)
        dendrogram(mergings)
        plt.title('{} {}'.format(method, metric), size=20)
        plt.show()
    else:
        for metric in metrics:
            plt.figure(figsize=(22, 10))
            mergings = linkage(samples, method=method, metric=metric)
            dendrogram(mergings)
            plt.title('{} {}'.format(method, metric), size=20)
            plt.show()

Comment: Удачнее всего выполнилась кластеризация при помощи метрик canberra, correlation, braycurtis в сочетании с методами complete и weighted (для первых двух) - кластеры легко читаются, их число варьируется от 4 до 8, что поможет более детально рассмотреть разбиение и оценить полученные кластеры.

In [16]:
from scipy.cluster.hierarchy import fcluster
In [17]:
cl_hierarchy_com_cor = linkage(samples, method='complete', metric='correlation')
cl_hierarchy_com_canb = linkage(samples, method='complete', metric='canberra')
cl_hierarchy_com_bray = linkage(samples, method='complete', metric='braycurtis')
cl_hierarchy_w_cor = linkage(samples, method='weighted', metric='correlation')
cl_hierarchy_w_can = linkage(samples, method='weighted', metric='canberra')
In [18]:
data_hierarchy = data_norm.copy(deep=True)

Comment: Визуально оценим кластерное распределение. Разбиение возьмем по максимальному количеству кластеров, который для каждой метрики был получен ранее.

In [19]:
data_hierarchy['cluster_com_cor'] = fcluster(cl_hierarchy_com_cor, t=8, criterion='maxclust')
sns.pairplot(data_hierarchy, 
             hue='cluster_com_cor', 
             plot_kws={'alpha':0.5}, 
             vars=list(data_new[:10]))
plt.show()
In [20]:
data_hierarchy['cluster_com_canb'] = fcluster(cl_hierarchy_com_canb, t=4, criterion='maxclust')
sns.pairplot(data_hierarchy, 
             hue='cluster_com_canb', 
             plot_kws={'alpha':0.5}, 
             vars=list(data_new[:10]))
plt.show()
In [21]:
data_hierarchy['cluster_com_bray'] = fcluster(cl_hierarchy_com_bray, t=3, criterion='maxclust')
sns.pairplot(data_hierarchy, 
             hue='cluster_com_bray', 
             plot_kws={'alpha':0.5}, 
             vars=list(data_new[:10]))
plt.show()
In [22]:
data_hierarchy['cluster_w_cor'] = fcluster(cl_hierarchy_w_cor, t=7, criterion='maxclust')
sns.pairplot(data_hierarchy, 
             hue='cluster_w_cor', 
             plot_kws={'alpha':0.5}, 
             vars=list(data_new[:10]))
plt.show()
In [23]:
data_hierarchy['cluster_w_can'] = fcluster(cl_hierarchy_w_can, t=4, criterion='maxclust')
sns.pairplot(data_hierarchy, 
             hue='cluster_w_can', 
             plot_kws={'alpha':0.5}, 
             vars=list(data_new[:10]))
plt.show()

Comment: На мой взгляд, более четкое распредление на кластеры достигается при помощи метрики canberra. Среди всех остальных вычленить связь очень сложно: кластеры "смешиваются" друг с другом.

Задание 2.

Выполните кластеризацию методом dbscan. Используйте расстояния между объектами, определенные в предыдущем пункте. Реализуйте эвристику (см. лекции) для выбора параметров алгоритма. Подберите подходящие параметры алгоритма.

Comment: Реализуем эвристику с числом ближайших соседей = 5.

In [24]:
from sklearn.cluster import DBSCAN
from sklearn.neighbors import NearestNeighbors
In [25]:
neigh = NearestNeighbors(n_neighbors=5, metric='canberra')
nbrs = neigh.fit(data_norm)
distances, indices = nbrs.kneighbors(data_norm)
In [26]:
distances = np.mean(distances, axis=1)
In [27]:
distances = np.sort(distances, axis=0)
distances.shape
Out[27]:
(329,)
In [28]:
with sns.axes_style('darkgrid'):
    plt.plot(distances)
    plt.title('Plot for an approximate definition of the eps', size=15)
    plt.show()

Comment: Оптимальное значение для выбора eps находится в районе 1.2. Однако протестировав данные параметры непосредственно для определения кластеров, я не получила четкого распределения, наоборот - образовалось огромное количество выбросов.

Comment: Экспериментальным путём я выяснила, что минимальное количество выбросов достигается при min_samples=5, поэтому я попыталась "вручную" подобрать количество кластеров в зависимости от eps, а также оценить, сколько объектов попадают в них.

In [29]:
metrics_dbscan = ['cosine', 'correlation', 'canberra', 'braycurtis', 'cityblock', 'euclidean', 'sqeuclidean']
In [30]:
values_list = []
max_len = 0

for metric in metrics_dbscan:
    cl_dbscan = DBSCAN(eps=0.9, min_samples=5, metric=metric)
    cl_dbscan.fit(data_norm)
    if max_len < len(pd.Series(cl_dbscan.labels_).value_counts().tolist()):
        max_len = len(pd.Series(cl_dbscan.labels_).value_counts().tolist())
    values_list.append([metric] + pd.Series(cl_dbscan.labels_).value_counts().tolist())

pd.DataFrame(values_list, columns=['metric'] + list(np.arange(-1, max_len - 1)))
Out[30]:
metric -1 0
0 cosine 329 NaN
1 correlation 329 NaN
2 canberra 181 148.0
3 braycurtis 329 NaN
4 cityblock 329 NaN
5 euclidean 329 NaN
6 sqeuclidean 329 NaN
In [31]:
pd.options.display.max_rows = 1000
pd.options.display.max_columns = 100

def clusters_df(metric):
    max_len = 0
    a = 0.002
    values_list = []

    while a <= 1.5:
        cl_dbscan = DBSCAN(eps=a, min_samples=5, metric=metrics_dbscan[metric])
        cl_dbscan.fit(data_norm)
        values_list.append(['EPS: {:.3f}'.format(a)] + pd.Series(cl_dbscan.labels_).value_counts().tolist())
        if max_len < len(pd.Series(cl_dbscan.labels_).value_counts().tolist()):
            max_len = len(pd.Series(cl_dbscan.labels_).value_counts().tolist())
        a += 0.002
        
    n_table = pd.DataFrame(values_list, columns=[metrics_dbscan[metric]] + list(np.arange(-1, max_len - 1)))
    
    return n_table


eps_values = pd.concat((clusters_df(0), clusters_df(1), clusters_df(2), clusters_df(3),
                        clusters_df(4), clusters_df(5), clusters_df(6)), axis = 1)
eps_values
Out[31]:
cosine -1 0 1 2 3 4 5 correlation -1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 canberra -1 0 1 2 3 4 5 braycurtis -1 0 1 2 3 4 cityblock -1 0 1 2 euclidean -1 0 1 sqeuclidean -1 0 1
0 EPS: 0.002 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.002 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.002 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.002 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.002 329 NaN NaN NaN EPS: 0.002 329 NaN NaN EPS: 0.002 295 34.0 NaN
1 EPS: 0.004 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.004 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.004 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.004 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.004 329 NaN NaN NaN EPS: 0.004 329 NaN NaN EPS: 0.004 318 11.0 NaN
2 EPS: 0.006 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.006 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.006 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.006 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.006 329 NaN NaN NaN EPS: 0.006 329 NaN NaN EPS: 0.006 321 8.0 NaN
3 EPS: 0.008 281 21.0 6.0 6.0 6.0 5.0 4.0 EPS: 0.008 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.008 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.008 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.008 329 NaN NaN NaN EPS: 0.008 329 NaN NaN EPS: 0.008 322 7.0 NaN
4 EPS: 0.010 222 68.0 18.0 13.0 4.0 4.0 NaN EPS: 0.010 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.010 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.010 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.010 329 NaN NaN NaN EPS: 0.010 329 NaN NaN EPS: 0.010 322 7.0 NaN
5 EPS: 0.012 172 153.0 4.0 NaN NaN NaN NaN EPS: 0.012 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.012 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.012 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.012 329 NaN NaN NaN EPS: 0.012 329 NaN NaN EPS: 0.012 322 7.0 NaN
6 EPS: 0.014 227 102.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.014 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.014 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.014 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.014 329 NaN NaN NaN EPS: 0.014 329 NaN NaN EPS: 0.014 323 4.0 2.0
7 EPS: 0.016 261 63.0 5.0 NaN NaN NaN NaN EPS: 0.016 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.016 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.016 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.016 329 NaN NaN NaN EPS: 0.016 319 5.0 5.0 EPS: 0.016 327 2.0 NaN
8 EPS: 0.018 278 48.0 3.0 NaN NaN NaN NaN EPS: 0.018 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.018 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.018 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.018 329 NaN NaN NaN EPS: 0.018 306 13.0 10.0 EPS: 0.018 327 2.0 NaN
9 EPS: 0.020 295 32.0 2.0 NaN NaN NaN NaN EPS: 0.020 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.020 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.020 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.020 329 NaN NaN NaN EPS: 0.020 261 63.0 5.0 EPS: 0.020 327 2.0 NaN
10 EPS: 0.022 301 28.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.022 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.022 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.022 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.022 329 NaN NaN NaN EPS: 0.022 209 120.0 NaN EPS: 0.022 327 2.0 NaN
11 EPS: 0.024 319 10.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.024 324 5.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.024 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.024 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.024 329 NaN NaN NaN EPS: 0.024 173 156.0 NaN EPS: 0.024 327 2.0 NaN
12 EPS: 0.026 319 10.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.026 324 5.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.026 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.026 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.026 329 NaN NaN NaN EPS: 0.026 186 143.0 NaN EPS: 0.026 327 2.0 NaN
13 EPS: 0.028 319 10.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.028 323 6.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.028 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.028 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.028 329 NaN NaN NaN EPS: 0.028 203 126.0 NaN EPS: 0.028 327 2.0 NaN
14 EPS: 0.030 321 8.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.030 322 7.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.030 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.030 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.030 329 NaN NaN NaN EPS: 0.030 216 109.0 4.0 EPS: 0.030 327 2.0 NaN
15 EPS: 0.032 322 7.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.032 315 14.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.032 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.032 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.032 329 NaN NaN NaN EPS: 0.032 237 92.0 NaN EPS: 0.032 327 2.0 NaN
16 EPS: 0.034 322 7.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.034 306 18.0 5.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.034 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.034 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.034 329 NaN NaN NaN EPS: 0.034 251 78.0 NaN EPS: 0.034 328 1.0 NaN
17 EPS: 0.036 326 3.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.036 293 19.0 7.0 5.0 5.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.036 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.036 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.036 329 NaN NaN NaN EPS: 0.036 260 66.0 3.0 EPS: 0.036 328 1.0 NaN
18 EPS: 0.038 328 1.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.038 271 25.0 8.0 6.0 6.0 5.0 4.0 4.0 NaN NaN EPS: 0.038 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.038 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.038 329 NaN NaN NaN EPS: 0.038 273 54.0 2.0 EPS: 0.038 328 1.0 NaN
19 EPS: 0.040 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.040 247 30.0 10.0 8.0 8.0 8.0 6.0 5.0 4.0 3.0 EPS: 0.040 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.040 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.040 329 NaN NaN NaN EPS: 0.040 282 47.0 NaN EPS: 0.040 328 1.0 NaN
20 EPS: 0.042 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.042 238 35.0 11.0 10.0 8.0 8.0 8.0 6.0 5.0 NaN EPS: 0.042 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.042 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.042 316 8.0 5.0 NaN EPS: 0.042 289 40.0 NaN EPS: 0.042 328 1.0 NaN
21 EPS: 0.044 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.044 228 42.0 12.0 11.0 11.0 8.0 8.0 5.0 4.0 NaN EPS: 0.044 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.044 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.044 295 21.0 8.0 5.0 EPS: 0.044 294 35.0 NaN EPS: 0.044 328 1.0 NaN
22 EPS: 0.046 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.046 221 81.0 10.0 8.0 5.0 4.0 NaN NaN NaN NaN EPS: 0.046 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.046 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.046 285 23.0 16.0 5.0 EPS: 0.046 302 27.0 NaN EPS: 0.046 328 1.0 NaN
23 EPS: 0.048 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.048 210 87.0 24.0 4.0 4.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.048 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.048 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.048 272 52.0 5.0 NaN EPS: 0.048 303 26.0 NaN EPS: 0.048 328 1.0 NaN
24 EPS: 0.050 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.050 200 121.0 4.0 4.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.050 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.050 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.050 262 62.0 5.0 NaN EPS: 0.050 307 22.0 NaN EPS: 0.050 328 1.0 NaN
25 EPS: 0.052 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.052 196 130.0 3.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.052 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.052 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.052 243 86.0 NaN NaN EPS: 0.052 308 21.0 NaN EPS: 0.052 328 1.0 NaN
26 EPS: 0.054 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.054 184 142.0 3.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.054 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.054 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.054 216 106.0 4.0 3.0 EPS: 0.054 310 19.0 NaN EPS: 0.054 328 1.0 NaN
27 EPS: 0.056 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.056 176 145.0 5.0 3.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.056 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.056 314 9.0 6.0 NaN NaN NaN EPS: 0.056 195 134.0 NaN NaN EPS: 0.056 314 15.0 NaN EPS: 0.056 328 1.0 NaN
28 EPS: 0.058 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.058 174 148.0 4.0 3.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.058 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.058 309 9.0 6.0 5.0 NaN NaN EPS: 0.058 177 147.0 5.0 NaN EPS: 0.058 315 14.0 NaN EPS: 0.058 328 1.0 NaN
29 EPS: 0.060 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.060 166 158.0 5.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.060 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.060 296 20.0 8.0 5.0 NaN NaN EPS: 0.060 166 158.0 5.0 NaN EPS: 0.060 317 12.0 NaN EPS: 0.060 328 1.0 NaN
30 EPS: 0.062 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.062 166 158.0 5.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.062 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.062 279 29.0 12.0 5.0 4.0 NaN EPS: 0.062 179 150.0 NaN NaN EPS: 0.062 317 12.0 NaN EPS: 0.062 328 1.0 NaN
31 EPS: 0.064 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.064 174 155.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.064 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.064 253 60.0 7.0 5.0 4.0 NaN EPS: 0.064 187 142.0 NaN NaN EPS: 0.064 318 11.0 NaN EPS: 0.064 328 1.0 NaN
32 EPS: 0.066 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.066 185 144.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.066 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.066 235 71.0 10.0 5.0 4.0 4.0 EPS: 0.066 189 134.0 6.0 NaN EPS: 0.066 318 11.0 NaN EPS: 0.066 328 1.0 NaN
33 EPS: 0.068 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.068 188 136.0 5.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.068 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.068 214 111.0 4.0 NaN NaN NaN EPS: 0.068 209 120.0 NaN NaN EPS: 0.068 320 9.0 NaN EPS: 0.068 328 1.0 NaN
34 EPS: 0.070 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.070 193 131.0 5.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.070 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.070 184 138.0 4.0 3.0 NaN NaN EPS: 0.070 215 114.0 NaN NaN EPS: 0.070 320 9.0 NaN EPS: 0.070 328 1.0 NaN
35 EPS: 0.072 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.072 197 127.0 5.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.072 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.072 166 163.0 NaN NaN NaN NaN EPS: 0.072 220 109.0 NaN NaN EPS: 0.072 320 9.0 NaN EPS: 0.072 328 1.0 NaN
36 EPS: 0.074 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.074 197 127.0 5.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.074 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.074 176 145.0 5.0 3.0 NaN NaN EPS: 0.074 233 96.0 NaN NaN EPS: 0.074 320 9.0 NaN EPS: 0.074 328 1.0 NaN
37 EPS: 0.076 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.076 198 126.0 5.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.076 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.076 189 132.0 5.0 3.0 NaN NaN EPS: 0.076 238 91.0 NaN NaN EPS: 0.076 320 9.0 NaN EPS: 0.076 328 1.0 NaN
38 EPS: 0.078 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.078 199 125.0 5.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.078 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.078 203 115.0 5.0 3.0 3.0 NaN EPS: 0.078 245 84.0 NaN NaN EPS: 0.078 321 8.0 NaN EPS: 0.078 328 1.0 NaN
39 EPS: 0.080 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.080 201 122.0 6.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.080 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.080 224 97.0 6.0 2.0 NaN NaN EPS: 0.080 248 81.0 NaN NaN EPS: 0.080 321 8.0 NaN EPS: 0.080 328 1.0 NaN
40 EPS: 0.082 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.082 205 118.0 6.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.082 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.082 241 82.0 6.0 NaN NaN NaN EPS: 0.082 253 76.0 NaN NaN EPS: 0.082 322 7.0 NaN EPS: 0.082 328 1.0 NaN
41 EPS: 0.084 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.084 208 115.0 6.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.084 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.084 250 67.0 8.0 4.0 NaN NaN EPS: 0.084 255 74.0 NaN NaN EPS: 0.084 322 7.0 NaN EPS: 0.084 328 1.0 NaN
42 EPS: 0.086 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.086 209 114.0 6.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.086 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.086 260 56.0 8.0 5.0 NaN NaN EPS: 0.086 260 69.0 NaN NaN EPS: 0.086 322 7.0 NaN EPS: 0.086 328 1.0 NaN
43 EPS: 0.088 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.088 214 104.0 11.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.088 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.088 274 50.0 5.0 NaN NaN NaN EPS: 0.088 267 62.0 NaN NaN EPS: 0.088 322 7.0 NaN EPS: 0.088 328 1.0 NaN
44 EPS: 0.090 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.090 216 102.0 11.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.090 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.090 277 47.0 5.0 NaN NaN NaN EPS: 0.090 275 54.0 NaN NaN EPS: 0.090 322 7.0 NaN EPS: 0.090 328 1.0 NaN
45 EPS: 0.092 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.092 219 99.0 11.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.092 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.092 285 44.0 NaN NaN NaN NaN EPS: 0.092 279 50.0 NaN NaN EPS: 0.092 322 7.0 NaN EPS: 0.092 328 1.0 NaN
46 EPS: 0.094 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.094 221 97.0 11.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.094 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.094 289 40.0 NaN NaN NaN NaN EPS: 0.094 281 48.0 NaN NaN EPS: 0.094 322 7.0 NaN EPS: 0.094 328 1.0 NaN
47 EPS: 0.096 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.096 222 96.0 11.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.096 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.096 296 33.0 NaN NaN NaN NaN EPS: 0.096 284 45.0 NaN NaN EPS: 0.096 322 7.0 NaN EPS: 0.096 328 1.0 NaN
48 EPS: 0.098 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.098 223 95.0 11.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.098 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.098 299 25.0 5.0 NaN NaN NaN EPS: 0.098 284 45.0 NaN NaN EPS: 0.098 322 7.0 NaN EPS: 0.098 328 1.0 NaN
49 EPS: 0.100 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.100 224 91.0 11.0 3.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.100 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.100 302 23.0 4.0 NaN NaN NaN EPS: 0.100 285 44.0 NaN NaN EPS: 0.100 322 7.0 NaN EPS: 0.100 328 1.0 NaN
50 EPS: 0.102 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.102 225 90.0 11.0 3.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.102 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.102 308 21.0 NaN NaN NaN NaN EPS: 0.102 286 43.0 NaN NaN EPS: 0.102 322 7.0 NaN EPS: 0.102 328 1.0 NaN
51 EPS: 0.104 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.104 228 86.0 12.0 3.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.104 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.104 311 18.0 NaN NaN NaN NaN EPS: 0.104 291 38.0 NaN NaN EPS: 0.104 322 7.0 NaN EPS: 0.104 328 1.0 NaN
52 EPS: 0.106 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.106 229 84.0 13.0 3.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.106 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.106 314 15.0 NaN NaN NaN NaN EPS: 0.106 291 38.0 NaN NaN EPS: 0.106 322 7.0 NaN EPS: 0.106 328 1.0 NaN
53 EPS: 0.108 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.108 230 83.0 13.0 3.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.108 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.108 314 15.0 NaN NaN NaN NaN EPS: 0.108 293 32.0 4.0 NaN EPS: 0.108 322 7.0 NaN EPS: 0.108 328 1.0 NaN
54 EPS: 0.110 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.110 236 80.0 13.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.110 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.110 314 15.0 NaN NaN NaN NaN EPS: 0.110 300 29.0 NaN NaN EPS: 0.110 323 6.0 NaN EPS: 0.110 328 1.0 NaN
55 EPS: 0.112 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.112 239 72.0 13.0 5.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.112 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.112 314 15.0 NaN NaN NaN NaN EPS: 0.112 300 29.0 NaN NaN EPS: 0.112 323 6.0 NaN EPS: 0.112 328 1.0 NaN
56 EPS: 0.114 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.114 241 69.0 14.0 5.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.114 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.114 315 14.0 NaN NaN NaN NaN EPS: 0.114 301 28.0 NaN NaN EPS: 0.114 323 6.0 NaN EPS: 0.114 328 1.0 NaN
57 EPS: 0.116 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.116 241 69.0 14.0 5.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.116 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.116 317 12.0 NaN NaN NaN NaN EPS: 0.116 301 28.0 NaN NaN EPS: 0.116 323 4.0 2.0 EPS: 0.116 328 1.0 NaN
58 EPS: 0.118 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.118 243 67.0 14.0 5.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.118 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.118 317 12.0 NaN NaN NaN NaN EPS: 0.118 301 22.0 6.0 NaN EPS: 0.118 323 4.0 2.0 EPS: 0.118 328 1.0 NaN
59 EPS: 0.120 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.120 244 66.0 14.0 5.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.120 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.120 318 6.0 5.0 NaN NaN NaN EPS: 0.120 302 21.0 6.0 NaN EPS: 0.120 324 3.0 2.0 EPS: 0.120 328 1.0 NaN
60 EPS: 0.122 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.122 244 66.0 14.0 5.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.122 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.122 318 6.0 5.0 NaN NaN NaN EPS: 0.122 309 20.0 NaN NaN EPS: 0.122 327 2.0 NaN EPS: 0.122 329 NaN NaN
61 EPS: 0.124 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.124 246 62.0 16.0 5.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.124 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.124 318 6.0 5.0 NaN NaN NaN EPS: 0.124 310 19.0 NaN NaN EPS: 0.124 327 2.0 NaN EPS: 0.124 329 NaN NaN
62 EPS: 0.126 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.126 247 61.0 16.0 5.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.126 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.126 318 6.0 5.0 NaN NaN NaN EPS: 0.126 310 19.0 NaN NaN EPS: 0.126 327 2.0 NaN EPS: 0.126 329 NaN NaN
63 EPS: 0.128 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.128 250 58.0 16.0 5.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.128 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.128 319 5.0 5.0 NaN NaN NaN EPS: 0.128 311 18.0 NaN NaN EPS: 0.128 327 2.0 NaN EPS: 0.128 329 NaN NaN
64 EPS: 0.130 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.130 251 57.0 16.0 5.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.130 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.130 320 5.0 4.0 NaN NaN NaN EPS: 0.130 311 18.0 NaN NaN EPS: 0.130 327 2.0 NaN EPS: 0.130 329 NaN NaN
65 EPS: 0.132 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.132 252 56.0 16.0 5.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.132 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.132 322 4.0 3.0 NaN NaN NaN EPS: 0.132 312 17.0 NaN NaN EPS: 0.132 327 2.0 NaN EPS: 0.132 329 NaN NaN
66 EPS: 0.134 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.134 252 56.0 16.0 5.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.134 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.134 323 3.0 3.0 NaN NaN NaN EPS: 0.134 315 14.0 NaN NaN EPS: 0.134 327 2.0 NaN EPS: 0.134 329 NaN NaN
67 EPS: 0.136 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.136 252 55.0 17.0 5.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.136 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.136 324 3.0 2.0 NaN NaN NaN EPS: 0.136 315 14.0 NaN NaN EPS: 0.136 327 2.0 NaN EPS: 0.136 329 NaN NaN
68 EPS: 0.138 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.138 253 54.0 17.0 5.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.138 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.138 324 3.0 2.0 NaN NaN NaN EPS: 0.138 315 14.0 NaN NaN EPS: 0.138 327 2.0 NaN EPS: 0.138 329 NaN NaN
69 EPS: 0.140 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.140 254 53.0 17.0 5.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.140 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.140 324 3.0 2.0 NaN NaN NaN EPS: 0.140 317 12.0 NaN NaN EPS: 0.140 327 2.0 NaN EPS: 0.140 329 NaN NaN
70 EPS: 0.142 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.142 254 53.0 17.0 5.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.142 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.142 324 3.0 2.0 NaN NaN NaN EPS: 0.142 318 11.0 NaN NaN EPS: 0.142 327 2.0 NaN EPS: 0.142 329 NaN NaN
71 EPS: 0.144 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.144 254 53.0 17.0 5.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.144 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.144 328 1.0 NaN NaN NaN NaN EPS: 0.144 318 11.0 NaN NaN EPS: 0.144 327 2.0 NaN EPS: 0.144 329 NaN NaN
72 EPS: 0.146 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.146 254 49.0 20.0 6.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.146 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.146 328 1.0 NaN NaN NaN NaN EPS: 0.146 318 11.0 NaN NaN EPS: 0.146 327 2.0 NaN EPS: 0.146 329 NaN NaN
73 EPS: 0.148 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.148 254 49.0 20.0 6.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.148 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.148 328 1.0 NaN NaN NaN NaN EPS: 0.148 318 11.0 NaN NaN EPS: 0.148 327 2.0 NaN EPS: 0.148 329 NaN NaN
74 EPS: 0.150 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.150 254 49.0 20.0 6.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.150 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.150 328 1.0 NaN NaN NaN NaN EPS: 0.150 318 11.0 NaN NaN EPS: 0.150 327 2.0 NaN EPS: 0.150 329 NaN NaN
75 EPS: 0.152 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.152 254 45.0 20.0 6.0 4.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.152 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.152 328 1.0 NaN NaN NaN NaN EPS: 0.152 318 11.0 NaN NaN EPS: 0.152 327 2.0 NaN EPS: 0.152 329 NaN NaN
76 EPS: 0.154 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.154 255 41.0 20.0 7.0 6.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.154 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.154 328 1.0 NaN NaN NaN NaN EPS: 0.154 318 11.0 NaN NaN EPS: 0.154 327 2.0 NaN EPS: 0.154 329 NaN NaN
77 EPS: 0.156 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.156 255 41.0 20.0 7.0 6.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.156 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.156 328 1.0 NaN NaN NaN NaN EPS: 0.156 318 11.0 NaN NaN EPS: 0.156 327 2.0 NaN EPS: 0.156 329 NaN NaN
78 EPS: 0.158 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.158 256 41.0 20.0 7.0 5.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.158 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.158 328 1.0 NaN NaN NaN NaN EPS: 0.158 318 11.0 NaN NaN EPS: 0.158 327 2.0 NaN EPS: 0.158 329 NaN NaN
79 EPS: 0.160 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.160 261 41.0 20.0 7.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.160 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.160 328 1.0 NaN NaN NaN NaN EPS: 0.160 318 11.0 NaN NaN EPS: 0.160 327 2.0 NaN EPS: 0.160 329 NaN NaN
80 EPS: 0.162 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.162 261 41.0 20.0 7.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.162 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.162 328 1.0 NaN NaN NaN NaN EPS: 0.162 318 11.0 NaN NaN EPS: 0.162 327 2.0 NaN EPS: 0.162 329 NaN NaN
81 EPS: 0.164 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.164 261 41.0 20.0 7.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.164 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.164 328 1.0 NaN NaN NaN NaN EPS: 0.164 318 11.0 NaN NaN EPS: 0.164 327 2.0 NaN EPS: 0.164 329 NaN NaN
82 EPS: 0.166 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.166 261 41.0 20.0 7.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.166 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.166 328 1.0 NaN NaN NaN NaN EPS: 0.166 318 11.0 NaN NaN EPS: 0.166 327 2.0 NaN EPS: 0.166 329 NaN NaN
83 EPS: 0.168 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.168 261 40.0 21.0 7.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.168 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.168 328 1.0 NaN NaN NaN NaN EPS: 0.168 318 11.0 NaN NaN EPS: 0.168 327 2.0 NaN EPS: 0.168 329 NaN NaN
84 EPS: 0.170 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.170 261 40.0 21.0 7.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.170 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.170 328 1.0 NaN NaN NaN NaN EPS: 0.170 319 10.0 NaN NaN EPS: 0.170 327 2.0 NaN EPS: 0.170 329 NaN NaN
85 EPS: 0.172 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.172 263 38.0 21.0 7.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.172 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.172 328 1.0 NaN NaN NaN NaN EPS: 0.172 319 10.0 NaN NaN EPS: 0.172 327 2.0 NaN EPS: 0.172 329 NaN NaN
86 EPS: 0.174 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.174 265 35.0 22.0 7.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.174 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.174 328 1.0 NaN NaN NaN NaN EPS: 0.174 319 10.0 NaN NaN EPS: 0.174 327 2.0 NaN EPS: 0.174 329 NaN NaN
87 EPS: 0.176 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.176 265 35.0 22.0 7.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.176 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.176 328 1.0 NaN NaN NaN NaN EPS: 0.176 319 10.0 NaN NaN EPS: 0.176 327 2.0 NaN EPS: 0.176 329 NaN NaN
88 EPS: 0.178 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.178 266 34.0 22.0 7.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.178 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.178 328 1.0 NaN NaN NaN NaN EPS: 0.178 319 10.0 NaN NaN EPS: 0.178 327 2.0 NaN EPS: 0.178 329 NaN NaN
89 EPS: 0.180 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.180 268 32.0 22.0 7.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.180 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.180 328 1.0 NaN NaN NaN NaN EPS: 0.180 320 9.0 NaN NaN EPS: 0.180 328 1.0 NaN EPS: 0.180 329 NaN NaN
90 EPS: 0.182 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.182 270 31.0 22.0 6.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.182 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.182 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.182 320 9.0 NaN NaN EPS: 0.182 328 1.0 NaN EPS: 0.182 329 NaN NaN
91 EPS: 0.184 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.184 270 31.0 22.0 6.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.184 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.184 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.184 320 9.0 NaN NaN EPS: 0.184 328 1.0 NaN EPS: 0.184 329 NaN NaN
92 EPS: 0.186 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.186 270 31.0 22.0 6.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.186 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.186 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.186 320 9.0 NaN NaN EPS: 0.186 328 1.0 NaN EPS: 0.186 329 NaN NaN
93 EPS: 0.188 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.188 270 31.0 22.0 6.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.188 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.188 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.188 320 9.0 NaN NaN EPS: 0.188 328 1.0 NaN EPS: 0.188 329 NaN NaN
94 EPS: 0.190 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.190 270 31.0 22.0 6.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.190 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.190 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.190 320 9.0 NaN NaN EPS: 0.190 328 1.0 NaN EPS: 0.190 329 NaN NaN
95 EPS: 0.192 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.192 270 31.0 22.0 6.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.192 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.192 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.192 320 9.0 NaN NaN EPS: 0.192 328 1.0 NaN EPS: 0.192 329 NaN NaN
96 EPS: 0.194 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.194 271 30.0 22.0 6.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.194 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.194 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.194 320 9.0 NaN NaN EPS: 0.194 328 1.0 NaN EPS: 0.194 329 NaN NaN
97 EPS: 0.196 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.196 271 30.0 22.0 6.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.196 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.196 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.196 320 9.0 NaN NaN EPS: 0.196 328 1.0 NaN EPS: 0.196 329 NaN NaN
98 EPS: 0.198 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.198 271 30.0 22.0 6.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.198 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.198 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.198 320 9.0 NaN NaN EPS: 0.198 328 1.0 NaN EPS: 0.198 329 NaN NaN
99 EPS: 0.200 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.200 272 29.0 22.0 6.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.200 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.200 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.200 320 9.0 NaN NaN EPS: 0.200 328 1.0 NaN EPS: 0.200 329 NaN NaN
100 EPS: 0.202 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.202 272 29.0 22.0 6.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.202 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.202 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.202 320 9.0 NaN NaN EPS: 0.202 328 1.0 NaN EPS: 0.202 329 NaN NaN
101 EPS: 0.204 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.204 274 27.0 22.0 6.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.204 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.204 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.204 320 9.0 NaN NaN EPS: 0.204 328 1.0 NaN EPS: 0.204 329 NaN NaN
102 EPS: 0.206 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.206 274 27.0 22.0 6.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.206 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.206 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.206 320 9.0 NaN NaN EPS: 0.206 328 1.0 NaN EPS: 0.206 329 NaN NaN
103 EPS: 0.208 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.208 276 25.0 22.0 6.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.208 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.208 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.208 322 7.0 NaN NaN EPS: 0.208 328 1.0 NaN EPS: 0.208 329 NaN NaN
104 EPS: 0.210 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.210 276 25.0 22.0 6.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.210 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.210 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.210 322 7.0 NaN NaN EPS: 0.210 328 1.0 NaN EPS: 0.210 329 NaN NaN
105 EPS: 0.212 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.212 276 25.0 22.0 6.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.212 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.212 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.212 322 7.0 NaN NaN EPS: 0.212 328 1.0 NaN EPS: 0.212 329 NaN NaN
106 EPS: 0.214 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.214 276 24.0 23.0 6.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.214 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.214 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.214 322 7.0 NaN NaN EPS: 0.214 328 1.0 NaN EPS: 0.214 329 NaN NaN
107 EPS: 0.216 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.216 277 23.0 23.0 6.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.216 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.216 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.216 322 7.0 NaN NaN EPS: 0.216 328 1.0 NaN EPS: 0.216 329 NaN NaN
108 EPS: 0.218 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.218 283 23.0 23.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.218 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.218 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.218 322 7.0 NaN NaN EPS: 0.218 328 1.0 NaN EPS: 0.218 329 NaN NaN
109 EPS: 0.220 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.220 284 23.0 22.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.220 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.220 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.220 322 7.0 NaN NaN EPS: 0.220 328 1.0 NaN EPS: 0.220 329 NaN NaN
110 EPS: 0.222 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.222 307 22.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.222 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.222 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.222 322 7.0 NaN NaN EPS: 0.222 328 1.0 NaN EPS: 0.222 329 NaN NaN
111 EPS: 0.224 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.224 307 22.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.224 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.224 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.224 322 7.0 NaN NaN EPS: 0.224 328 1.0 NaN EPS: 0.224 329 NaN NaN
112 EPS: 0.226 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.226 307 22.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.226 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.226 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.226 322 7.0 NaN NaN EPS: 0.226 328 1.0 NaN EPS: 0.226 329 NaN NaN
113 EPS: 0.228 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.228 307 22.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.228 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.228 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.228 322 7.0 NaN NaN EPS: 0.228 328 1.0 NaN EPS: 0.228 329 NaN NaN
114 EPS: 0.230 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.230 308 21.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.230 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.230 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.230 322 7.0 NaN NaN EPS: 0.230 328 1.0 NaN EPS: 0.230 329 NaN NaN
115 EPS: 0.232 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.232 308 21.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.232 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.232 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.232 323 6.0 NaN NaN EPS: 0.232 328 1.0 NaN EPS: 0.232 329 NaN NaN
116 EPS: 0.234 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.234 308 21.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.234 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.234 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.234 323 6.0 NaN NaN EPS: 0.234 328 1.0 NaN EPS: 0.234 329 NaN NaN
117 EPS: 0.236 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.236 311 18.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.236 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.236 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.236 323 6.0 NaN NaN EPS: 0.236 328 1.0 NaN EPS: 0.236 329 NaN NaN
118 EPS: 0.238 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.238 312 17.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.238 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.238 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.238 323 6.0 NaN NaN EPS: 0.238 328 1.0 NaN EPS: 0.238 329 NaN NaN
119 EPS: 0.240 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.240 312 17.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.240 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.240 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.240 323 6.0 NaN NaN EPS: 0.240 328 1.0 NaN EPS: 0.240 329 NaN NaN
120 EPS: 0.242 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.242 313 16.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.242 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.242 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.242 323 6.0 NaN NaN EPS: 0.242 328 1.0 NaN EPS: 0.242 329 NaN NaN
121 EPS: 0.244 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.244 313 16.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.244 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.244 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.244 324 5.0 NaN NaN EPS: 0.244 328 1.0 NaN EPS: 0.244 329 NaN NaN
122 EPS: 0.246 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.246 313 16.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.246 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.246 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.246 324 5.0 NaN NaN EPS: 0.246 328 1.0 NaN EPS: 0.246 329 NaN NaN
123 EPS: 0.248 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.248 313 16.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.248 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.248 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.248 324 5.0 NaN NaN EPS: 0.248 328 1.0 NaN EPS: 0.248 329 NaN NaN
124 EPS: 0.250 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.250 313 16.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.250 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.250 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.250 324 5.0 NaN NaN EPS: 0.250 328 1.0 NaN EPS: 0.250 329 NaN NaN
125 EPS: 0.252 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.252 313 16.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.252 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.252 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.252 325 4.0 NaN NaN EPS: 0.252 328 1.0 NaN EPS: 0.252 329 NaN NaN
126 EPS: 0.254 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.254 313 16.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.254 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.254 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.254 325 4.0 NaN NaN EPS: 0.254 328 1.0 NaN EPS: 0.254 329 NaN NaN
127 EPS: 0.256 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.256 313 16.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.256 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.256 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.256 327 2.0 NaN NaN EPS: 0.256 328 1.0 NaN EPS: 0.256 329 NaN NaN
128 EPS: 0.258 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.258 313 16.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.258 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.258 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.258 327 2.0 NaN NaN EPS: 0.258 328 1.0 NaN EPS: 0.258 329 NaN NaN
129 EPS: 0.260 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.260 313 16.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.260 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.260 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.260 327 2.0 NaN NaN EPS: 0.260 328 1.0 NaN EPS: 0.260 329 NaN NaN
130 EPS: 0.262 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.262 313 16.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.262 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.262 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.262 327 2.0 NaN NaN EPS: 0.262 328 1.0 NaN EPS: 0.262 329 NaN NaN
131 EPS: 0.264 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.264 313 16.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.264 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.264 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.264 327 2.0 NaN NaN EPS: 0.264 328 1.0 NaN EPS: 0.264 329 NaN NaN
132 EPS: 0.266 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.266 313 16.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.266 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.266 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.266 327 2.0 NaN NaN EPS: 0.266 328 1.0 NaN EPS: 0.266 329 NaN NaN
133 EPS: 0.268 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.268 313 16.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.268 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.268 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.268 327 2.0 NaN NaN EPS: 0.268 328 1.0 NaN EPS: 0.268 329 NaN NaN
134 EPS: 0.270 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.270 313 16.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.270 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.270 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.270 327 2.0 NaN NaN EPS: 0.270 328 1.0 NaN EPS: 0.270 329 NaN NaN
135 EPS: 0.272 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.272 313 16.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.272 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.272 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.272 327 2.0 NaN NaN EPS: 0.272 328 1.0 NaN EPS: 0.272 329 NaN NaN
136 EPS: 0.274 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.274 314 15.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.274 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.274 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.274 327 2.0 NaN NaN EPS: 0.274 328 1.0 NaN EPS: 0.274 329 NaN NaN
137 EPS: 0.276 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.276 314 15.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.276 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.276 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.276 327 2.0 NaN NaN EPS: 0.276 328 1.0 NaN EPS: 0.276 329 NaN NaN
138 EPS: 0.278 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.278 314 15.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.278 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.278 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.278 327 2.0 NaN NaN EPS: 0.278 328 1.0 NaN EPS: 0.278 329 NaN NaN
139 EPS: 0.280 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.280 314 15.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.280 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.280 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.280 327 2.0 NaN NaN EPS: 0.280 328 1.0 NaN EPS: 0.280 329 NaN NaN
140 EPS: 0.282 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.282 314 15.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.282 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.282 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.282 327 2.0 NaN NaN EPS: 0.282 328 1.0 NaN EPS: 0.282 329 NaN NaN
141 EPS: 0.284 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.284 315 14.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.284 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.284 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.284 327 2.0 NaN NaN EPS: 0.284 328 1.0 NaN EPS: 0.284 329 NaN NaN
142 EPS: 0.286 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.286 316 13.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.286 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.286 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.286 327 2.0 NaN NaN EPS: 0.286 328 1.0 NaN EPS: 0.286 329 NaN NaN
143 EPS: 0.288 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.288 316 13.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.288 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.288 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.288 327 2.0 NaN NaN EPS: 0.288 328 1.0 NaN EPS: 0.288 329 NaN NaN
144 EPS: 0.290 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.290 316 13.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.290 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.290 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.290 327 2.0 NaN NaN EPS: 0.290 328 1.0 NaN EPS: 0.290 329 NaN NaN
145 EPS: 0.292 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.292 316 13.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.292 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.292 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.292 327 2.0 NaN NaN EPS: 0.292 328 1.0 NaN EPS: 0.292 329 NaN NaN
146 EPS: 0.294 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.294 317 12.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.294 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.294 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.294 327 2.0 NaN NaN EPS: 0.294 328 1.0 NaN EPS: 0.294 329 NaN NaN
147 EPS: 0.296 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.296 317 12.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.296 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.296 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.296 327 2.0 NaN NaN EPS: 0.296 328 1.0 NaN EPS: 0.296 329 NaN NaN
148 EPS: 0.298 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.298 317 12.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.298 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.298 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.298 327 2.0 NaN NaN EPS: 0.298 328 1.0 NaN EPS: 0.298 329 NaN NaN
149 EPS: 0.300 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.300 317 12.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.300 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.300 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.300 327 2.0 NaN NaN EPS: 0.300 328 1.0 NaN EPS: 0.300 329 NaN NaN
150 EPS: 0.302 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.302 317 12.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.302 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.302 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.302 327 2.0 NaN NaN EPS: 0.302 328 1.0 NaN EPS: 0.302 329 NaN NaN
151 EPS: 0.304 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.304 317 12.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.304 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.304 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.304 327 2.0 NaN NaN EPS: 0.304 328 1.0 NaN EPS: 0.304 329 NaN NaN
152 EPS: 0.306 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.306 318 11.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.306 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.306 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.306 327 2.0 NaN NaN EPS: 0.306 328 1.0 NaN EPS: 0.306 329 NaN NaN
153 EPS: 0.308 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.308 319 10.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.308 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.308 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.308 327 2.0 NaN NaN EPS: 0.308 328 1.0 NaN EPS: 0.308 329 NaN NaN
154 EPS: 0.310 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.310 321 8.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.310 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.310 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.310 327 2.0 NaN NaN EPS: 0.310 328 1.0 NaN EPS: 0.310 329 NaN NaN
155 EPS: 0.312 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.312 321 8.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.312 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.312 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.312 327 2.0 NaN NaN EPS: 0.312 328 1.0 NaN EPS: 0.312 329 NaN NaN
156 EPS: 0.314 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.314 321 8.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.314 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.314 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.314 327 2.0 NaN NaN EPS: 0.314 328 1.0 NaN EPS: 0.314 329 NaN NaN
157 EPS: 0.316 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.316 321 8.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.316 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.316 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.316 327 2.0 NaN NaN EPS: 0.316 328 1.0 NaN EPS: 0.316 329 NaN NaN
158 EPS: 0.318 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.318 321 8.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.318 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.318 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.318 327 2.0 NaN NaN EPS: 0.318 328 1.0 NaN EPS: 0.318 329 NaN NaN
159 EPS: 0.320 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.320 321 8.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.320 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.320 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.320 327 2.0 NaN NaN EPS: 0.320 328 1.0 NaN EPS: 0.320 329 NaN NaN
160 EPS: 0.322 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.322 321 8.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.322 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.322 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.322 327 2.0 NaN NaN EPS: 0.322 328 1.0 NaN EPS: 0.322 329 NaN NaN
161 EPS: 0.324 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.324 321 8.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.324 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.324 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.324 327 2.0 NaN NaN EPS: 0.324 328 1.0 NaN EPS: 0.324 329 NaN NaN
162 EPS: 0.326 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.326 321 8.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.326 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.326 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.326 327 2.0 NaN NaN EPS: 0.326 328 1.0 NaN EPS: 0.326 329 NaN NaN
163 EPS: 0.328 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.328 321 8.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.328 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.328 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.328 328 1.0 NaN NaN EPS: 0.328 328 1.0 NaN EPS: 0.328 329 NaN NaN
164 EPS: 0.330 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.330 321 8.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.330 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.330 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.330 328 1.0 NaN NaN EPS: 0.330 328 1.0 NaN EPS: 0.330 329 NaN NaN
165 EPS: 0.332 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.332 321 8.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.332 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.332 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.332 328 1.0 NaN NaN EPS: 0.332 328 1.0 NaN EPS: 0.332 329 NaN NaN
166 EPS: 0.334 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.334 321 8.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.334 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.334 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.334 328 1.0 NaN NaN EPS: 0.334 328 1.0 NaN EPS: 0.334 329 NaN NaN
167 EPS: 0.336 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.336 322 7.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.336 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.336 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.336 328 1.0 NaN NaN EPS: 0.336 328 1.0 NaN EPS: 0.336 329 NaN NaN
168 EPS: 0.338 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.338 322 7.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.338 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.338 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.338 328 1.0 NaN NaN EPS: 0.338 328 1.0 NaN EPS: 0.338 329 NaN NaN
169 EPS: 0.340 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.340 323 6.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.340 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.340 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.340 328 1.0 NaN NaN EPS: 0.340 328 1.0 NaN EPS: 0.340 329 NaN NaN
170 EPS: 0.342 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.342 323 6.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.342 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.342 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.342 328 1.0 NaN NaN EPS: 0.342 328 1.0 NaN EPS: 0.342 329 NaN NaN
171 EPS: 0.344 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.344 323 6.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.344 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.344 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.344 328 1.0 NaN NaN EPS: 0.344 328 1.0 NaN EPS: 0.344 329 NaN NaN
172 EPS: 0.346 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.346 323 6.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.346 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.346 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.346 328 1.0 NaN NaN EPS: 0.346 328 1.0 NaN EPS: 0.346 329 NaN NaN
173 EPS: 0.348 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.348 323 6.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.348 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.348 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.348 328 1.0 NaN NaN EPS: 0.348 328 1.0 NaN EPS: 0.348 329 NaN NaN
174 EPS: 0.350 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.350 323 6.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.350 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.350 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.350 328 1.0 NaN NaN EPS: 0.350 329 NaN NaN EPS: 0.350 329 NaN NaN
175 EPS: 0.352 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.352 323 6.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.352 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.352 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.352 328 1.0 NaN NaN EPS: 0.352 329 NaN NaN EPS: 0.352 329 NaN NaN
176 EPS: 0.354 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.354 323 6.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.354 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.354 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.354 328 1.0 NaN NaN EPS: 0.354 329 NaN NaN EPS: 0.354 329 NaN NaN
177 EPS: 0.356 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.356 324 5.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.356 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.356 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.356 328 1.0 NaN NaN EPS: 0.356 329 NaN NaN EPS: 0.356 329 NaN NaN
178 EPS: 0.358 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.358 324 5.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.358 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.358 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.358 328 1.0 NaN NaN EPS: 0.358 329 NaN NaN EPS: 0.358 329 NaN NaN
179 EPS: 0.360 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.360 324 5.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.360 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.360 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.360 328 1.0 NaN NaN EPS: 0.360 329 NaN NaN EPS: 0.360 329 NaN NaN
180 EPS: 0.362 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.362 324 5.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.362 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.362 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.362 328 1.0 NaN NaN EPS: 0.362 329 NaN NaN EPS: 0.362 329 NaN NaN
181 EPS: 0.364 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.364 324 5.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.364 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.364 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.364 328 1.0 NaN NaN EPS: 0.364 329 NaN NaN EPS: 0.364 329 NaN NaN
182 EPS: 0.366 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.366 324 5.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.366 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.366 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.366 328 1.0 NaN NaN EPS: 0.366 329 NaN NaN EPS: 0.366 329 NaN NaN
183 EPS: 0.368 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.368 324 5.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.368 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.368 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.368 328 1.0 NaN NaN EPS: 0.368 329 NaN NaN EPS: 0.368 329 NaN NaN
184 EPS: 0.370 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.370 324 5.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.370 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.370 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.370 328 1.0 NaN NaN EPS: 0.370 329 NaN NaN EPS: 0.370 329 NaN NaN
185 EPS: 0.372 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.372 324 5.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.372 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.372 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.372 328 1.0 NaN NaN EPS: 0.372 329 NaN NaN EPS: 0.372 329 NaN NaN
186 EPS: 0.374 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.374 326 3.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.374 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.374 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.374 328 1.0 NaN NaN EPS: 0.374 329 NaN NaN EPS: 0.374 329 NaN NaN
187 EPS: 0.376 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.376 326 3.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.376 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.376 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.376 328 1.0 NaN NaN EPS: 0.376 329 NaN NaN EPS: 0.376 329 NaN NaN
188 EPS: 0.378 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.378 326 3.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.378 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.378 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.378 328 1.0 NaN NaN EPS: 0.378 329 NaN NaN EPS: 0.378 329 NaN NaN
189 EPS: 0.380 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.380 326 3.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.380 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.380 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.380 328 1.0 NaN NaN EPS: 0.380 329 NaN NaN EPS: 0.380 329 NaN NaN
190 EPS: 0.382 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.382 326 3.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.382 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.382 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.382 328 1.0 NaN NaN EPS: 0.382 329 NaN NaN EPS: 0.382 329 NaN NaN
191 EPS: 0.384 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.384 327 2.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.384 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.384 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.384 328 1.0 NaN NaN EPS: 0.384 329 NaN NaN EPS: 0.384 329 NaN NaN
192 EPS: 0.386 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.386 327 2.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.386 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.386 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.386 328 1.0 NaN NaN EPS: 0.386 329 NaN NaN EPS: 0.386 329 NaN NaN
193 EPS: 0.388 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.388 327 2.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.388 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.388 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.388 328 1.0 NaN NaN EPS: 0.388 329 NaN NaN EPS: 0.388 329 NaN NaN
194 EPS: 0.390 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.390 328 1.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.390 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.390 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.390 328 1.0 NaN NaN EPS: 0.390 329 NaN NaN EPS: 0.390 329 NaN NaN
195 EPS: 0.392 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.392 328 1.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.392 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.392 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.392 328 1.0 NaN NaN EPS: 0.392 329 NaN NaN EPS: 0.392 329 NaN NaN
196 EPS: 0.394 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.394 328 1.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.394 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.394 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.394 328 1.0 NaN NaN EPS: 0.394 329 NaN NaN EPS: 0.394 329 NaN NaN
197 EPS: 0.396 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.396 328 1.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.396 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.396 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.396 328 1.0 NaN NaN EPS: 0.396 329 NaN NaN EPS: 0.396 329 NaN NaN
198 EPS: 0.398 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.398 328 1.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.398 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.398 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.398 328 1.0 NaN NaN EPS: 0.398 329 NaN NaN EPS: 0.398 329 NaN NaN
199 EPS: 0.400 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.400 328 1.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.400 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.400 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.400 328 1.0 NaN NaN EPS: 0.400 329 NaN NaN EPS: 0.400 329 NaN NaN
200 EPS: 0.402 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.402 328 1.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.402 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.402 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.402 328 1.0 NaN NaN EPS: 0.402 329 NaN NaN EPS: 0.402 329 NaN NaN
201 EPS: 0.404 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.404 328 1.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.404 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.404 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.404 328 1.0 NaN NaN EPS: 0.404 329 NaN NaN EPS: 0.404 329 NaN NaN
202 EPS: 0.406 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.406 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.406 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.406 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.406 328 1.0 NaN NaN EPS: 0.406 329 NaN NaN EPS: 0.406 329 NaN NaN
203 EPS: 0.408 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.408 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.408 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.408 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.408 328 1.0 NaN NaN EPS: 0.408 329 NaN NaN EPS: 0.408 329 NaN NaN
204 EPS: 0.410 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.410 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.410 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.410 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.410 328 1.0 NaN NaN EPS: 0.410 329 NaN NaN EPS: 0.410 329 NaN NaN
205 EPS: 0.412 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.412 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.412 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.412 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.412 328 1.0 NaN NaN EPS: 0.412 329 NaN NaN EPS: 0.412 329 NaN NaN
206 EPS: 0.414 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.414 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.414 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.414 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.414 328 1.0 NaN NaN EPS: 0.414 329 NaN NaN EPS: 0.414 329 NaN NaN
207 EPS: 0.416 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.416 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.416 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.416 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.416 328 1.0 NaN NaN EPS: 0.416 329 NaN NaN EPS: 0.416 329 NaN NaN
208 EPS: 0.418 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.418 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.418 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.418 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.418 328 1.0 NaN NaN EPS: 0.418 329 NaN NaN EPS: 0.418 329 NaN NaN
209 EPS: 0.420 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.420 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.420 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.420 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.420 328 1.0 NaN NaN EPS: 0.420 329 NaN NaN EPS: 0.420 329 NaN NaN
210 EPS: 0.422 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.422 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.422 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.422 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.422 328 1.0 NaN NaN EPS: 0.422 329 NaN NaN EPS: 0.422 329 NaN NaN
211 EPS: 0.424 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.424 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.424 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.424 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.424 328 1.0 NaN NaN EPS: 0.424 329 NaN NaN EPS: 0.424 329 NaN NaN
212 EPS: 0.426 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.426 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.426 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.426 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.426 328 1.0 NaN NaN EPS: 0.426 329 NaN NaN EPS: 0.426 329 NaN NaN
213 EPS: 0.428 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.428 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.428 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.428 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.428 328 1.0 NaN NaN EPS: 0.428 329 NaN NaN EPS: 0.428 329 NaN NaN
214 EPS: 0.430 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.430 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.430 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.430 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.430 328 1.0 NaN NaN EPS: 0.430 329 NaN NaN EPS: 0.430 329 NaN NaN
215 EPS: 0.432 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.432 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.432 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.432 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.432 328 1.0 NaN NaN EPS: 0.432 329 NaN NaN EPS: 0.432 329 NaN NaN
216 EPS: 0.434 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.434 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.434 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.434 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.434 328 1.0 NaN NaN EPS: 0.434 329 NaN NaN EPS: 0.434 329 NaN NaN
217 EPS: 0.436 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.436 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.436 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.436 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.436 328 1.0 NaN NaN EPS: 0.436 329 NaN NaN EPS: 0.436 329 NaN NaN
218 EPS: 0.438 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.438 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.438 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.438 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.438 328 1.0 NaN NaN EPS: 0.438 329 NaN NaN EPS: 0.438 329 NaN NaN
219 EPS: 0.440 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.440 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.440 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.440 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.440 328 1.0 NaN NaN EPS: 0.440 329 NaN NaN EPS: 0.440 329 NaN NaN
220 EPS: 0.442 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.442 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.442 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.442 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.442 328 1.0 NaN NaN EPS: 0.442 329 NaN NaN EPS: 0.442 329 NaN NaN
221 EPS: 0.444 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.444 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.444 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.444 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.444 328 1.0 NaN NaN EPS: 0.444 329 NaN NaN EPS: 0.444 329 NaN NaN
222 EPS: 0.446 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.446 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.446 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.446 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.446 328 1.0 NaN NaN EPS: 0.446 329 NaN NaN EPS: 0.446 329 NaN NaN
223 EPS: 0.448 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.448 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.448 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.448 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.448 328 1.0 NaN NaN EPS: 0.448 329 NaN NaN EPS: 0.448 329 NaN NaN
224 EPS: 0.450 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.450 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.450 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.450 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.450 328 1.0 NaN NaN EPS: 0.450 329 NaN NaN EPS: 0.450 329 NaN NaN
225 EPS: 0.452 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.452 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.452 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.452 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.452 328 1.0 NaN NaN EPS: 0.452 329 NaN NaN EPS: 0.452 329 NaN NaN
226 EPS: 0.454 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.454 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.454 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.454 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.454 328 1.0 NaN NaN EPS: 0.454 329 NaN NaN EPS: 0.454 329 NaN NaN
227 EPS: 0.456 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.456 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.456 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.456 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.456 328 1.0 NaN NaN EPS: 0.456 329 NaN NaN EPS: 0.456 329 NaN NaN
228 EPS: 0.458 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.458 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.458 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.458 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.458 328 1.0 NaN NaN EPS: 0.458 329 NaN NaN EPS: 0.458 329 NaN NaN
229 EPS: 0.460 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.460 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.460 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.460 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.460 328 1.0 NaN NaN EPS: 0.460 329 NaN NaN EPS: 0.460 329 NaN NaN
230 EPS: 0.462 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.462 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.462 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.462 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.462 328 1.0 NaN NaN EPS: 0.462 329 NaN NaN EPS: 0.462 329 NaN NaN
231 EPS: 0.464 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.464 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.464 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.464 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.464 328 1.0 NaN NaN EPS: 0.464 329 NaN NaN EPS: 0.464 329 NaN NaN
232 EPS: 0.466 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.466 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.466 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.466 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.466 328 1.0 NaN NaN EPS: 0.466 329 NaN NaN EPS: 0.466 329 NaN NaN
233 EPS: 0.468 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.468 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.468 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.468 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.468 328 1.0 NaN NaN EPS: 0.468 329 NaN NaN EPS: 0.468 329 NaN NaN
234 EPS: 0.470 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.470 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.470 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.470 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.470 328 1.0 NaN NaN EPS: 0.470 329 NaN NaN EPS: 0.470 329 NaN NaN
235 EPS: 0.472 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.472 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.472 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.472 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.472 328 1.0 NaN NaN EPS: 0.472 329 NaN NaN EPS: 0.472 329 NaN NaN
236 EPS: 0.474 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.474 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.474 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.474 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.474 328 1.0 NaN NaN EPS: 0.474 329 NaN NaN EPS: 0.474 329 NaN NaN
237 EPS: 0.476 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.476 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.476 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.476 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.476 328 1.0 NaN NaN EPS: 0.476 329 NaN NaN EPS: 0.476 329 NaN NaN
238 EPS: 0.478 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.478 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.478 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.478 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.478 328 1.0 NaN NaN EPS: 0.478 329 NaN NaN EPS: 0.478 329 NaN NaN
239 EPS: 0.480 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.480 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.480 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.480 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.480 328 1.0 NaN NaN EPS: 0.480 329 NaN NaN EPS: 0.480 329 NaN NaN
240 EPS: 0.482 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.482 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.482 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.482 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.482 328 1.0 NaN NaN EPS: 0.482 329 NaN NaN EPS: 0.482 329 NaN NaN
241 EPS: 0.484 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.484 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.484 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.484 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.484 328 1.0 NaN NaN EPS: 0.484 329 NaN NaN EPS: 0.484 329 NaN NaN
242 EPS: 0.486 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.486 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.486 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.486 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.486 328 1.0 NaN NaN EPS: 0.486 329 NaN NaN EPS: 0.486 329 NaN NaN
243 EPS: 0.488 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.488 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.488 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.488 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.488 328 1.0 NaN NaN EPS: 0.488 329 NaN NaN EPS: 0.488 329 NaN NaN
244 EPS: 0.490 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.490 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.490 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.490 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.490 328 1.0 NaN NaN EPS: 0.490 329 NaN NaN EPS: 0.490 329 NaN NaN
245 EPS: 0.492 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.492 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.492 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.492 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.492 328 1.0 NaN NaN EPS: 0.492 329 NaN NaN EPS: 0.492 329 NaN NaN
246 EPS: 0.494 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.494 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.494 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.494 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.494 328 1.0 NaN NaN EPS: 0.494 329 NaN NaN EPS: 0.494 329 NaN NaN
247 EPS: 0.496 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.496 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.496 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.496 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.496 328 1.0 NaN NaN EPS: 0.496 329 NaN NaN EPS: 0.496 329 NaN NaN
248 EPS: 0.498 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.498 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.498 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.498 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.498 328 1.0 NaN NaN EPS: 0.498 329 NaN NaN EPS: 0.498 329 NaN NaN
249 EPS: 0.500 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.500 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.500 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.500 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.500 328 1.0 NaN NaN EPS: 0.500 329 NaN NaN EPS: 0.500 329 NaN NaN
250 EPS: 0.502 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.502 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.502 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.502 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.502 328 1.0 NaN NaN EPS: 0.502 329 NaN NaN EPS: 0.502 329 NaN NaN
251 EPS: 0.504 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.504 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.504 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.504 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.504 328 1.0 NaN NaN EPS: 0.504 329 NaN NaN EPS: 0.504 329 NaN NaN
252 EPS: 0.506 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.506 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.506 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.506 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.506 328 1.0 NaN NaN EPS: 0.506 329 NaN NaN EPS: 0.506 329 NaN NaN
253 EPS: 0.508 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.508 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.508 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.508 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.508 328 1.0 NaN NaN EPS: 0.508 329 NaN NaN EPS: 0.508 329 NaN NaN
254 EPS: 0.510 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.510 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.510 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.510 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.510 328 1.0 NaN NaN EPS: 0.510 329 NaN NaN EPS: 0.510 329 NaN NaN
255 EPS: 0.512 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.512 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.512 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.512 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.512 328 1.0 NaN NaN EPS: 0.512 329 NaN NaN EPS: 0.512 329 NaN NaN
256 EPS: 0.514 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.514 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.514 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.514 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.514 328 1.0 NaN NaN EPS: 0.514 329 NaN NaN EPS: 0.514 329 NaN NaN
257 EPS: 0.516 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.516 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.516 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.516 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.516 328 1.0 NaN NaN EPS: 0.516 329 NaN NaN EPS: 0.516 329 NaN NaN
258 EPS: 0.518 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.518 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.518 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.518 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.518 328 1.0 NaN NaN EPS: 0.518 329 NaN NaN EPS: 0.518 329 NaN NaN
259 EPS: 0.520 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.520 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.520 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.520 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.520 328 1.0 NaN NaN EPS: 0.520 329 NaN NaN EPS: 0.520 329 NaN NaN
260 EPS: 0.522 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.522 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.522 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.522 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.522 328 1.0 NaN NaN EPS: 0.522 329 NaN NaN EPS: 0.522 329 NaN NaN
261 EPS: 0.524 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.524 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.524 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.524 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.524 328 1.0 NaN NaN EPS: 0.524 329 NaN NaN EPS: 0.524 329 NaN NaN
262 EPS: 0.526 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.526 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.526 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.526 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.526 328 1.0 NaN NaN EPS: 0.526 329 NaN NaN EPS: 0.526 329 NaN NaN
263 EPS: 0.528 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.528 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.528 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.528 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.528 328 1.0 NaN NaN EPS: 0.528 329 NaN NaN EPS: 0.528 329 NaN NaN
264 EPS: 0.530 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.530 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.530 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.530 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.530 328 1.0 NaN NaN EPS: 0.530 329 NaN NaN EPS: 0.530 329 NaN NaN
265 EPS: 0.532 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.532 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.532 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.532 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.532 328 1.0 NaN NaN EPS: 0.532 329 NaN NaN EPS: 0.532 329 NaN NaN
266 EPS: 0.534 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.534 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.534 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.534 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.534 328 1.0 NaN NaN EPS: 0.534 329 NaN NaN EPS: 0.534 329 NaN NaN
267 EPS: 0.536 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.536 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.536 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.536 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.536 328 1.0 NaN NaN EPS: 0.536 329 NaN NaN EPS: 0.536 329 NaN NaN
268 EPS: 0.538 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.538 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.538 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.538 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.538 328 1.0 NaN NaN EPS: 0.538 329 NaN NaN EPS: 0.538 329 NaN NaN
269 EPS: 0.540 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.540 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.540 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.540 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.540 328 1.0 NaN NaN EPS: 0.540 329 NaN NaN EPS: 0.540 329 NaN NaN
270 EPS: 0.542 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.542 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.542 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.542 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.542 328 1.0 NaN NaN EPS: 0.542 329 NaN NaN EPS: 0.542 329 NaN NaN
271 EPS: 0.544 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.544 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.544 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.544 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.544 328 1.0 NaN NaN EPS: 0.544 329 NaN NaN EPS: 0.544 329 NaN NaN
272 EPS: 0.546 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.546 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.546 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.546 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.546 328 1.0 NaN NaN EPS: 0.546 329 NaN NaN EPS: 0.546 329 NaN NaN
273 EPS: 0.548 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.548 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.548 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.548 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.548 328 1.0 NaN NaN EPS: 0.548 329 NaN NaN EPS: 0.548 329 NaN NaN
274 EPS: 0.550 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.550 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.550 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.550 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.550 328 1.0 NaN NaN EPS: 0.550 329 NaN NaN EPS: 0.550 329 NaN NaN
275 EPS: 0.552 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.552 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.552 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.552 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.552 328 1.0 NaN NaN EPS: 0.552 329 NaN NaN EPS: 0.552 329 NaN NaN
276 EPS: 0.554 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.554 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.554 324 5.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.554 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.554 328 1.0 NaN NaN EPS: 0.554 329 NaN NaN EPS: 0.554 329 NaN NaN
277 EPS: 0.556 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.556 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.556 324 5.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.556 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.556 328 1.0 NaN NaN EPS: 0.556 329 NaN NaN EPS: 0.556 329 NaN NaN
278 EPS: 0.558 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.558 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.558 324 5.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.558 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.558 328 1.0 NaN NaN EPS: 0.558 329 NaN NaN EPS: 0.558 329 NaN NaN
279 EPS: 0.560 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.560 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.560 324 5.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.560 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.560 328 1.0 NaN NaN EPS: 0.560 329 NaN NaN EPS: 0.560 329 NaN NaN
280 EPS: 0.562 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.562 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.562 324 5.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.562 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.562 328 1.0 NaN NaN EPS: 0.562 329 NaN NaN EPS: 0.562 329 NaN NaN
281 EPS: 0.564 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.564 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.564 323 6.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.564 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.564 328 1.0 NaN NaN EPS: 0.564 329 NaN NaN EPS: 0.564 329 NaN NaN
282 EPS: 0.566 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.566 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.566 323 6.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.566 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.566 328 1.0 NaN NaN EPS: 0.566 329 NaN NaN EPS: 0.566 329 NaN NaN
283 EPS: 0.568 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.568 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.568 323 6.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.568 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.568 328 1.0 NaN NaN EPS: 0.568 329 NaN NaN EPS: 0.568 329 NaN NaN
284 EPS: 0.570 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.570 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.570 323 6.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.570 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.570 328 1.0 NaN NaN EPS: 0.570 329 NaN NaN EPS: 0.570 329 NaN NaN
285 EPS: 0.572 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.572 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.572 323 6.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.572 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.572 328 1.0 NaN NaN EPS: 0.572 329 NaN NaN EPS: 0.572 329 NaN NaN
286 EPS: 0.574 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.574 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.574 323 6.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.574 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.574 328 1.0 NaN NaN EPS: 0.574 329 NaN NaN EPS: 0.574 329 NaN NaN
287 EPS: 0.576 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.576 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.576 323 6.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.576 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.576 328 1.0 NaN NaN EPS: 0.576 329 NaN NaN EPS: 0.576 329 NaN NaN
288 EPS: 0.578 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.578 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.578 323 6.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.578 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.578 328 1.0 NaN NaN EPS: 0.578 329 NaN NaN EPS: 0.578 329 NaN NaN
289 EPS: 0.580 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.580 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.580 323 6.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.580 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.580 328 1.0 NaN NaN EPS: 0.580 329 NaN NaN EPS: 0.580 329 NaN NaN
290 EPS: 0.582 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.582 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.582 323 6.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.582 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.582 328 1.0 NaN NaN EPS: 0.582 329 NaN NaN EPS: 0.582 329 NaN NaN
291 EPS: 0.584 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.584 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.584 323 6.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.584 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.584 328 1.0 NaN NaN EPS: 0.584 329 NaN NaN EPS: 0.584 329 NaN NaN
292 EPS: 0.586 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.586 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.586 316 8.0 5.0 NaN NaN NaN NaN EPS: 0.586 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.586 328 1.0 NaN NaN EPS: 0.586 329 NaN NaN EPS: 0.586 329 NaN NaN
293 EPS: 0.588 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.588 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.588 316 8.0 5.0 NaN NaN NaN NaN EPS: 0.588 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.588 328 1.0 NaN NaN EPS: 0.588 329 NaN NaN EPS: 0.588 329 NaN NaN
294 EPS: 0.590 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.590 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.590 316 8.0 5.0 NaN NaN NaN NaN EPS: 0.590 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.590 329 NaN NaN NaN EPS: 0.590 329 NaN NaN EPS: 0.590 329 NaN NaN
295 EPS: 0.592 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.592 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.592 315 9.0 5.0 NaN NaN NaN NaN EPS: 0.592 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.592 329 NaN NaN NaN EPS: 0.592 329 NaN NaN EPS: 0.592 329 NaN NaN
296 EPS: 0.594 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.594 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.594 315 9.0 5.0 NaN NaN NaN NaN EPS: 0.594 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.594 329 NaN NaN NaN EPS: 0.594 329 NaN NaN EPS: 0.594 329 NaN NaN
297 EPS: 0.596 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.596 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.596 315 9.0 5.0 NaN NaN NaN NaN EPS: 0.596 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.596 329 NaN NaN NaN EPS: 0.596 329 NaN NaN EPS: 0.596 329 NaN NaN
298 EPS: 0.598 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.598 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.598 315 9.0 5.0 NaN NaN NaN NaN EPS: 0.598 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.598 329 NaN NaN NaN EPS: 0.598 329 NaN NaN EPS: 0.598 329 NaN NaN
299 EPS: 0.600 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.600 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.600 315 9.0 5.0 NaN NaN NaN NaN EPS: 0.600 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.600 329 NaN NaN NaN EPS: 0.600 329 NaN NaN EPS: 0.600 329 NaN NaN
300 EPS: 0.602 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.602 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.602 310 14.0 5.0 NaN NaN NaN NaN EPS: 0.602 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.602 329 NaN NaN NaN EPS: 0.602 329 NaN NaN EPS: 0.602 329 NaN NaN
301 EPS: 0.604 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.604 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.604 310 14.0 5.0 NaN NaN NaN NaN EPS: 0.604 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.604 329 NaN NaN NaN EPS: 0.604 329 NaN NaN EPS: 0.604 329 NaN NaN
302 EPS: 0.606 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.606 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.606 310 14.0 5.0 NaN NaN NaN NaN EPS: 0.606 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.606 329 NaN NaN NaN EPS: 0.606 329 NaN NaN EPS: 0.606 329 NaN NaN
303 EPS: 0.608 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.608 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.608 309 15.0 5.0 NaN NaN NaN NaN EPS: 0.608 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.608 329 NaN NaN NaN EPS: 0.608 329 NaN NaN EPS: 0.608 329 NaN NaN
304 EPS: 0.610 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.610 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.610 309 15.0 5.0 NaN NaN NaN NaN EPS: 0.610 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.610 329 NaN NaN NaN EPS: 0.610 329 NaN NaN EPS: 0.610 329 NaN NaN
305 EPS: 0.612 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.612 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.612 309 15.0 5.0 NaN NaN NaN NaN EPS: 0.612 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.612 329 NaN NaN NaN EPS: 0.612 329 NaN NaN EPS: 0.612 329 NaN NaN
306 EPS: 0.614 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.614 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.614 307 17.0 5.0 NaN NaN NaN NaN EPS: 0.614 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.614 329 NaN NaN NaN EPS: 0.614 329 NaN NaN EPS: 0.614 329 NaN NaN
307 EPS: 0.616 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.616 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.616 307 17.0 5.0 NaN NaN NaN NaN EPS: 0.616 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.616 329 NaN NaN NaN EPS: 0.616 329 NaN NaN EPS: 0.616 329 NaN NaN
308 EPS: 0.618 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.618 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.618 306 18.0 5.0 NaN NaN NaN NaN EPS: 0.618 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.618 329 NaN NaN NaN EPS: 0.618 329 NaN NaN EPS: 0.618 329 NaN NaN
309 EPS: 0.620 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.620 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.620 306 18.0 5.0 NaN NaN NaN NaN EPS: 0.620 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.620 329 NaN NaN NaN EPS: 0.620 329 NaN NaN EPS: 0.620 329 NaN NaN
310 EPS: 0.622 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.622 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.622 305 19.0 5.0 NaN NaN NaN NaN EPS: 0.622 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.622 329 NaN NaN NaN EPS: 0.622 329 NaN NaN EPS: 0.622 329 NaN NaN
311 EPS: 0.624 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.624 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.624 305 19.0 5.0 NaN NaN NaN NaN EPS: 0.624 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.624 329 NaN NaN NaN EPS: 0.624 329 NaN NaN EPS: 0.624 329 NaN NaN
312 EPS: 0.626 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.626 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.626 303 21.0 5.0 NaN NaN NaN NaN EPS: 0.626 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.626 329 NaN NaN NaN EPS: 0.626 329 NaN NaN EPS: 0.626 329 NaN NaN
313 EPS: 0.628 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.628 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.628 303 21.0 5.0 NaN NaN NaN NaN EPS: 0.628 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.628 329 NaN NaN NaN EPS: 0.628 329 NaN NaN EPS: 0.628 329 NaN NaN
314 EPS: 0.630 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.630 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.630 297 22.0 5.0 5.0 NaN NaN NaN EPS: 0.630 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.630 329 NaN NaN NaN EPS: 0.630 329 NaN NaN EPS: 0.630 329 NaN NaN
315 EPS: 0.632 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.632 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.632 297 22.0 5.0 5.0 NaN NaN NaN EPS: 0.632 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.632 329 NaN NaN NaN EPS: 0.632 329 NaN NaN EPS: 0.632 329 NaN NaN
316 EPS: 0.634 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.634 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.634 296 23.0 5.0 5.0 NaN NaN NaN EPS: 0.634 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.634 329 NaN NaN NaN EPS: 0.634 329 NaN NaN EPS: 0.634 329 NaN NaN
317 EPS: 0.636 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.636 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.636 296 23.0 5.0 5.0 NaN NaN NaN EPS: 0.636 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.636 329 NaN NaN NaN EPS: 0.636 329 NaN NaN EPS: 0.636 329 NaN NaN
318 EPS: 0.638 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.638 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.638 296 23.0 5.0 5.0 NaN NaN NaN EPS: 0.638 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.638 329 NaN NaN NaN EPS: 0.638 329 NaN NaN EPS: 0.638 329 NaN NaN
319 EPS: 0.640 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.640 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.640 296 23.0 5.0 5.0 NaN NaN NaN EPS: 0.640 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.640 329 NaN NaN NaN EPS: 0.640 329 NaN NaN EPS: 0.640 329 NaN NaN
320 EPS: 0.642 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.642 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.642 296 23.0 5.0 5.0 NaN NaN NaN EPS: 0.642 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.642 329 NaN NaN NaN EPS: 0.642 329 NaN NaN EPS: 0.642 329 NaN NaN
321 EPS: 0.644 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.644 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.644 296 23.0 5.0 5.0 NaN NaN NaN EPS: 0.644 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.644 329 NaN NaN NaN EPS: 0.644 329 NaN NaN EPS: 0.644 329 NaN NaN
322 EPS: 0.646 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.646 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.646 296 23.0 5.0 5.0 NaN NaN NaN EPS: 0.646 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.646 329 NaN NaN NaN EPS: 0.646 329 NaN NaN EPS: 0.646 329 NaN NaN
323 EPS: 0.648 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.648 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.648 296 23.0 5.0 5.0 NaN NaN NaN EPS: 0.648 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.648 329 NaN NaN NaN EPS: 0.648 329 NaN NaN EPS: 0.648 329 NaN NaN
324 EPS: 0.650 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.650 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.650 296 23.0 5.0 5.0 NaN NaN NaN EPS: 0.650 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.650 329 NaN NaN NaN EPS: 0.650 329 NaN NaN EPS: 0.650 329 NaN NaN
325 EPS: 0.652 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.652 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.652 296 23.0 5.0 5.0 NaN NaN NaN EPS: 0.652 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.652 329 NaN NaN NaN EPS: 0.652 329 NaN NaN EPS: 0.652 329 NaN NaN
326 EPS: 0.654 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.654 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.654 296 23.0 5.0 5.0 NaN NaN NaN EPS: 0.654 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.654 329 NaN NaN NaN EPS: 0.654 329 NaN NaN EPS: 0.654 329 NaN NaN
327 EPS: 0.656 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.656 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.656 296 23.0 5.0 5.0 NaN NaN NaN EPS: 0.656 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.656 329 NaN NaN NaN EPS: 0.656 329 NaN NaN EPS: 0.656 329 NaN NaN
328 EPS: 0.658 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.658 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.658 296 23.0 5.0 5.0 NaN NaN NaN EPS: 0.658 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.658 329 NaN NaN NaN EPS: 0.658 329 NaN NaN EPS: 0.658 329 NaN NaN
329 EPS: 0.660 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.660 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.660 296 23.0 5.0 5.0 NaN NaN NaN EPS: 0.660 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.660 329 NaN NaN NaN EPS: 0.660 329 NaN NaN EPS: 0.660 329 NaN NaN
330 EPS: 0.662 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.662 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.662 295 24.0 5.0 5.0 NaN NaN NaN EPS: 0.662 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.662 329 NaN NaN NaN EPS: 0.662 329 NaN NaN EPS: 0.662 329 NaN NaN
331 EPS: 0.664 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.664 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.664 294 25.0 5.0 5.0 NaN NaN NaN EPS: 0.664 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.664 329 NaN NaN NaN EPS: 0.664 329 NaN NaN EPS: 0.664 329 NaN NaN
332 EPS: 0.666 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.666 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.666 294 25.0 5.0 5.0 NaN NaN NaN EPS: 0.666 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.666 329 NaN NaN NaN EPS: 0.666 329 NaN NaN EPS: 0.666 329 NaN NaN
333 EPS: 0.668 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.668 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.668 294 25.0 5.0 5.0 NaN NaN NaN EPS: 0.668 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.668 329 NaN NaN NaN EPS: 0.668 329 NaN NaN EPS: 0.668 329 NaN NaN
334 EPS: 0.670 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.670 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.670 294 25.0 5.0 5.0 NaN NaN NaN EPS: 0.670 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.670 329 NaN NaN NaN EPS: 0.670 329 NaN NaN EPS: 0.670 329 NaN NaN
335 EPS: 0.672 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.672 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.672 294 25.0 5.0 5.0 NaN NaN NaN EPS: 0.672 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.672 329 NaN NaN NaN EPS: 0.672 329 NaN NaN EPS: 0.672 329 NaN NaN
336 EPS: 0.674 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.674 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.674 294 25.0 5.0 5.0 NaN NaN NaN EPS: 0.674 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.674 329 NaN NaN NaN EPS: 0.674 329 NaN NaN EPS: 0.674 329 NaN NaN
337 EPS: 0.676 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.676 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.676 294 25.0 5.0 5.0 NaN NaN NaN EPS: 0.676 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.676 329 NaN NaN NaN EPS: 0.676 329 NaN NaN EPS: 0.676 329 NaN NaN
338 EPS: 0.678 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.678 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.678 285 26.0 8.0 5.0 5.0 NaN NaN EPS: 0.678 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.678 329 NaN NaN NaN EPS: 0.678 329 NaN NaN EPS: 0.678 329 NaN NaN
339 EPS: 0.680 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.680 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.680 285 26.0 8.0 5.0 5.0 NaN NaN EPS: 0.680 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.680 329 NaN NaN NaN EPS: 0.680 329 NaN NaN EPS: 0.680 329 NaN NaN
340 EPS: 0.682 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.682 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.682 284 27.0 8.0 5.0 5.0 NaN NaN EPS: 0.682 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.682 329 NaN NaN NaN EPS: 0.682 329 NaN NaN EPS: 0.682 329 NaN NaN
341 EPS: 0.684 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.684 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.684 284 27.0 8.0 5.0 5.0 NaN NaN EPS: 0.684 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.684 329 NaN NaN NaN EPS: 0.684 329 NaN NaN EPS: 0.684 329 NaN NaN
342 EPS: 0.686 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.686 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.686 284 27.0 8.0 5.0 5.0 NaN NaN EPS: 0.686 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.686 329 NaN NaN NaN EPS: 0.686 329 NaN NaN EPS: 0.686 329 NaN NaN
343 EPS: 0.688 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.688 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.688 284 27.0 8.0 5.0 5.0 NaN NaN EPS: 0.688 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.688 329 NaN NaN NaN EPS: 0.688 329 NaN NaN EPS: 0.688 329 NaN NaN
344 EPS: 0.690 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.690 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.690 284 27.0 8.0 5.0 5.0 NaN NaN EPS: 0.690 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.690 329 NaN NaN NaN EPS: 0.690 329 NaN NaN EPS: 0.690 329 NaN NaN
345 EPS: 0.692 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.692 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.692 282 27.0 8.0 7.0 5.0 NaN NaN EPS: 0.692 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.692 329 NaN NaN NaN EPS: 0.692 329 NaN NaN EPS: 0.692 329 NaN NaN
346 EPS: 0.694 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.694 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.694 282 27.0 8.0 7.0 5.0 NaN NaN EPS: 0.694 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.694 329 NaN NaN NaN EPS: 0.694 329 NaN NaN EPS: 0.694 329 NaN NaN
347 EPS: 0.696 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.696 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.696 282 27.0 8.0 7.0 5.0 NaN NaN EPS: 0.696 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.696 329 NaN NaN NaN EPS: 0.696 329 NaN NaN EPS: 0.696 329 NaN NaN
348 EPS: 0.698 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.698 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.698 282 27.0 8.0 7.0 5.0 NaN NaN EPS: 0.698 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.698 329 NaN NaN NaN EPS: 0.698 329 NaN NaN EPS: 0.698 329 NaN NaN
349 EPS: 0.700 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.700 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.700 279 27.0 10.0 8.0 5.0 NaN NaN EPS: 0.700 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.700 329 NaN NaN NaN EPS: 0.700 329 NaN NaN EPS: 0.700 329 NaN NaN
350 EPS: 0.702 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.702 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.702 271 27.0 13.0 8.0 5.0 5.0 NaN EPS: 0.702 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.702 329 NaN NaN NaN EPS: 0.702 329 NaN NaN EPS: 0.702 329 NaN NaN
351 EPS: 0.704 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.704 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.704 271 27.0 13.0 8.0 5.0 5.0 NaN EPS: 0.704 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.704 329 NaN NaN NaN EPS: 0.704 329 NaN NaN EPS: 0.704 329 NaN NaN
352 EPS: 0.706 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.706 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.706 266 28.0 14.0 11.0 5.0 5.0 NaN EPS: 0.706 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.706 329 NaN NaN NaN EPS: 0.706 329 NaN NaN EPS: 0.706 329 NaN NaN
353 EPS: 0.708 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.708 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.708 266 28.0 14.0 11.0 5.0 5.0 NaN EPS: 0.708 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.708 329 NaN NaN NaN EPS: 0.708 329 NaN NaN EPS: 0.708 329 NaN NaN
354 EPS: 0.710 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.710 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.710 266 28.0 14.0 11.0 5.0 5.0 NaN EPS: 0.710 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.710 329 NaN NaN NaN EPS: 0.710 329 NaN NaN EPS: 0.710 329 NaN NaN
355 EPS: 0.712 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.712 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.712 262 29.0 14.0 14.0 5.0 5.0 NaN EPS: 0.712 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.712 329 NaN NaN NaN EPS: 0.712 329 NaN NaN EPS: 0.712 329 NaN NaN
356 EPS: 0.714 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.714 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.714 262 29.0 14.0 14.0 5.0 5.0 NaN EPS: 0.714 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.714 329 NaN NaN NaN EPS: 0.714 329 NaN NaN EPS: 0.714 329 NaN NaN
357 EPS: 0.716 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.716 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.716 262 29.0 14.0 14.0 5.0 5.0 NaN EPS: 0.716 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.716 329 NaN NaN NaN EPS: 0.716 329 NaN NaN EPS: 0.716 329 NaN NaN
358 EPS: 0.718 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.718 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.718 262 29.0 14.0 14.0 5.0 5.0 NaN EPS: 0.718 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.718 329 NaN NaN NaN EPS: 0.718 329 NaN NaN EPS: 0.718 329 NaN NaN
359 EPS: 0.720 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.720 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.720 256 29.0 16.0 14.0 5.0 5.0 4.0 EPS: 0.720 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.720 329 NaN NaN NaN EPS: 0.720 329 NaN NaN EPS: 0.720 329 NaN NaN
360 EPS: 0.722 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.722 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.722 256 29.0 16.0 14.0 5.0 5.0 4.0 EPS: 0.722 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.722 329 NaN NaN NaN EPS: 0.722 329 NaN NaN EPS: 0.722 329 NaN NaN
361 EPS: 0.724 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.724 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.724 256 29.0 16.0 14.0 5.0 5.0 4.0 EPS: 0.724 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.724 329 NaN NaN NaN EPS: 0.724 329 NaN NaN EPS: 0.724 329 NaN NaN
362 EPS: 0.726 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.726 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.726 255 29.0 16.0 15.0 5.0 5.0 4.0 EPS: 0.726 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.726 329 NaN NaN NaN EPS: 0.726 329 NaN NaN EPS: 0.726 329 NaN NaN
363 EPS: 0.728 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.728 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.728 254 29.0 16.0 16.0 5.0 5.0 4.0 EPS: 0.728 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.728 329 NaN NaN NaN EPS: 0.728 329 NaN NaN EPS: 0.728 329 NaN NaN
364 EPS: 0.730 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.730 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.730 253 30.0 16.0 16.0 5.0 5.0 4.0 EPS: 0.730 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.730 329 NaN NaN NaN EPS: 0.730 329 NaN NaN EPS: 0.730 329 NaN NaN
365 EPS: 0.732 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.732 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.732 253 30.0 16.0 16.0 5.0 5.0 4.0 EPS: 0.732 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.732 329 NaN NaN NaN EPS: 0.732 329 NaN NaN EPS: 0.732 329 NaN NaN
366 EPS: 0.734 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.734 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.734 252 37.0 30.0 5.0 5.0 NaN NaN EPS: 0.734 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.734 329 NaN NaN NaN EPS: 0.734 329 NaN NaN EPS: 0.734 329 NaN NaN
367 EPS: 0.736 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.736 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.736 251 38.0 30.0 5.0 5.0 NaN NaN EPS: 0.736 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.736 329 NaN NaN NaN EPS: 0.736 329 NaN NaN EPS: 0.736 329 NaN NaN
368 EPS: 0.738 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.738 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.738 251 38.0 30.0 5.0 5.0 NaN NaN EPS: 0.738 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.738 329 NaN NaN NaN EPS: 0.738 329 NaN NaN EPS: 0.738 329 NaN NaN
369 EPS: 0.740 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.740 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.740 250 39.0 30.0 5.0 5.0 NaN NaN EPS: 0.740 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.740 329 NaN NaN NaN EPS: 0.740 329 NaN NaN EPS: 0.740 329 NaN NaN
370 EPS: 0.742 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.742 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.742 248 76.0 5.0 NaN NaN NaN NaN EPS: 0.742 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.742 329 NaN NaN NaN EPS: 0.742 329 NaN NaN EPS: 0.742 329 NaN NaN
371 EPS: 0.744 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.744 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.744 248 76.0 5.0 NaN NaN NaN NaN EPS: 0.744 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.744 329 NaN NaN NaN EPS: 0.744 329 NaN NaN EPS: 0.744 329 NaN NaN
372 EPS: 0.746 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.746 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.746 246 78.0 5.0 NaN NaN NaN NaN EPS: 0.746 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.746 329 NaN NaN NaN EPS: 0.746 329 NaN NaN EPS: 0.746 329 NaN NaN
373 EPS: 0.748 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.748 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.748 246 78.0 5.0 NaN NaN NaN NaN EPS: 0.748 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.748 329 NaN NaN NaN EPS: 0.748 329 NaN NaN EPS: 0.748 329 NaN NaN
374 EPS: 0.750 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.750 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.750 239 80.0 5.0 5.0 NaN NaN NaN EPS: 0.750 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.750 329 NaN NaN NaN EPS: 0.750 329 NaN NaN EPS: 0.750 329 NaN NaN
375 EPS: 0.752 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.752 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.752 237 83.0 5.0 4.0 NaN NaN NaN EPS: 0.752 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.752 329 NaN NaN NaN EPS: 0.752 329 NaN NaN EPS: 0.752 329 NaN NaN
376 EPS: 0.754 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.754 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.754 236 85.0 5.0 3.0 NaN NaN NaN EPS: 0.754 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.754 329 NaN NaN NaN EPS: 0.754 329 NaN NaN EPS: 0.754 329 NaN NaN
377 EPS: 0.756 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.756 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.756 232 85.0 5.0 4.0 3.0 NaN NaN EPS: 0.756 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.756 329 NaN NaN NaN EPS: 0.756 329 NaN NaN EPS: 0.756 329 NaN NaN
378 EPS: 0.758 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.758 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.758 232 85.0 5.0 4.0 3.0 NaN NaN EPS: 0.758 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.758 329 NaN NaN NaN EPS: 0.758 329 NaN NaN EPS: 0.758 329 NaN NaN
379 EPS: 0.760 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.760 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.760 232 85.0 5.0 4.0 3.0 NaN NaN EPS: 0.760 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.760 329 NaN NaN NaN EPS: 0.760 329 NaN NaN EPS: 0.760 329 NaN NaN
380 EPS: 0.762 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.762 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.762 232 85.0 5.0 4.0 3.0 NaN NaN EPS: 0.762 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.762 329 NaN NaN NaN EPS: 0.762 329 NaN NaN EPS: 0.762 329 NaN NaN
381 EPS: 0.764 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.764 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.764 232 85.0 5.0 4.0 3.0 NaN NaN EPS: 0.764 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.764 329 NaN NaN NaN EPS: 0.764 329 NaN NaN EPS: 0.764 329 NaN NaN
382 EPS: 0.766 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.766 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.766 230 87.0 5.0 4.0 3.0 NaN NaN EPS: 0.766 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.766 329 NaN NaN NaN EPS: 0.766 329 NaN NaN EPS: 0.766 329 NaN NaN
383 EPS: 0.768 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.768 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.768 230 87.0 5.0 4.0 3.0 NaN NaN EPS: 0.768 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.768 329 NaN NaN NaN EPS: 0.768 329 NaN NaN EPS: 0.768 329 NaN NaN
384 EPS: 0.770 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.770 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.770 225 87.0 5.0 5.0 4.0 3.0 NaN EPS: 0.770 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.770 329 NaN NaN NaN EPS: 0.770 329 NaN NaN EPS: 0.770 329 NaN NaN
385 EPS: 0.772 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.772 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.772 225 87.0 5.0 5.0 4.0 3.0 NaN EPS: 0.772 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.772 329 NaN NaN NaN EPS: 0.772 329 NaN NaN EPS: 0.772 329 NaN NaN
386 EPS: 0.774 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.774 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.774 225 87.0 5.0 5.0 4.0 3.0 NaN EPS: 0.774 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.774 329 NaN NaN NaN EPS: 0.774 329 NaN NaN EPS: 0.774 329 NaN NaN
387 EPS: 0.776 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.776 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.776 222 97.0 5.0 5.0 NaN NaN NaN EPS: 0.776 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.776 329 NaN NaN NaN EPS: 0.776 329 NaN NaN EPS: 0.776 329 NaN NaN
388 EPS: 0.778 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.778 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.778 222 97.0 5.0 5.0 NaN NaN NaN EPS: 0.778 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.778 329 NaN NaN NaN EPS: 0.778 329 NaN NaN EPS: 0.778 329 NaN NaN
389 EPS: 0.780 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.780 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.780 220 97.0 7.0 5.0 NaN NaN NaN EPS: 0.780 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.780 329 NaN NaN NaN EPS: 0.780 329 NaN NaN EPS: 0.780 329 NaN NaN
390 EPS: 0.782 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.782 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.782 220 97.0 7.0 5.0 NaN NaN NaN EPS: 0.782 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.782 329 NaN NaN NaN EPS: 0.782 329 NaN NaN EPS: 0.782 329 NaN NaN
391 EPS: 0.784 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.784 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.784 218 99.0 7.0 5.0 NaN NaN NaN EPS: 0.784 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.784 329 NaN NaN NaN EPS: 0.784 329 NaN NaN EPS: 0.784 329 NaN NaN
392 EPS: 0.786 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.786 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.786 218 99.0 7.0 5.0 NaN NaN NaN EPS: 0.786 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.786 329 NaN NaN NaN EPS: 0.786 329 NaN NaN EPS: 0.786 329 NaN NaN
393 EPS: 0.788 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.788 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.788 214 103.0 7.0 5.0 NaN NaN NaN EPS: 0.788 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.788 329 NaN NaN NaN EPS: 0.788 329 NaN NaN EPS: 0.788 329 NaN NaN
394 EPS: 0.790 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.790 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.790 211 105.0 8.0 5.0 NaN NaN NaN EPS: 0.790 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.790 329 NaN NaN NaN EPS: 0.790 329 NaN NaN EPS: 0.790 329 NaN NaN
395 EPS: 0.792 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.792 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.792 207 108.0 9.0 5.0 NaN NaN NaN EPS: 0.792 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.792 329 NaN NaN NaN EPS: 0.792 329 NaN NaN EPS: 0.792 329 NaN NaN
396 EPS: 0.794 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.794 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.794 206 109.0 9.0 5.0 NaN NaN NaN EPS: 0.794 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.794 329 NaN NaN NaN EPS: 0.794 329 NaN NaN EPS: 0.794 329 NaN NaN
397 EPS: 0.796 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.796 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.796 206 109.0 9.0 5.0 NaN NaN NaN EPS: 0.796 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.796 329 NaN NaN NaN EPS: 0.796 329 NaN NaN EPS: 0.796 329 NaN NaN
398 EPS: 0.798 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.798 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.798 203 112.0 9.0 5.0 NaN NaN NaN EPS: 0.798 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.798 329 NaN NaN NaN EPS: 0.798 329 NaN NaN EPS: 0.798 329 NaN NaN
399 EPS: 0.800 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.800 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.800 203 112.0 9.0 5.0 NaN NaN NaN EPS: 0.800 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.800 329 NaN NaN NaN EPS: 0.800 329 NaN NaN EPS: 0.800 329 NaN NaN
400 EPS: 0.802 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.802 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.802 203 112.0 9.0 5.0 NaN NaN NaN EPS: 0.802 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.802 329 NaN NaN NaN EPS: 0.802 329 NaN NaN EPS: 0.802 329 NaN NaN
401 EPS: 0.804 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.804 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.804 201 114.0 9.0 5.0 NaN NaN NaN EPS: 0.804 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.804 329 NaN NaN NaN EPS: 0.804 329 NaN NaN EPS: 0.804 329 NaN NaN
402 EPS: 0.806 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.806 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.806 200 115.0 9.0 5.0 NaN NaN NaN EPS: 0.806 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.806 329 NaN NaN NaN EPS: 0.806 329 NaN NaN EPS: 0.806 329 NaN NaN
403 EPS: 0.808 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.808 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.808 196 117.0 11.0 5.0 NaN NaN NaN EPS: 0.808 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.808 329 NaN NaN NaN EPS: 0.808 329 NaN NaN EPS: 0.808 329 NaN NaN
404 EPS: 0.810 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.810 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.810 196 117.0 11.0 5.0 NaN NaN NaN EPS: 0.810 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.810 329 NaN NaN NaN EPS: 0.810 329 NaN NaN EPS: 0.810 329 NaN NaN
405 EPS: 0.812 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.812 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.812 193 120.0 11.0 5.0 NaN NaN NaN EPS: 0.812 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.812 329 NaN NaN NaN EPS: 0.812 329 NaN NaN EPS: 0.812 329 NaN NaN
406 EPS: 0.814 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.814 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.814 193 120.0 11.0 5.0 NaN NaN NaN EPS: 0.814 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.814 329 NaN NaN NaN EPS: 0.814 329 NaN NaN EPS: 0.814 329 NaN NaN
407 EPS: 0.816 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.816 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.816 193 120.0 11.0 5.0 NaN NaN NaN EPS: 0.816 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.816 329 NaN NaN NaN EPS: 0.816 329 NaN NaN EPS: 0.816 329 NaN NaN
408 EPS: 0.818 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.818 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.818 187 123.0 11.0 5.0 3.0 NaN NaN EPS: 0.818 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.818 329 NaN NaN NaN EPS: 0.818 329 NaN NaN EPS: 0.818 329 NaN NaN
409 EPS: 0.820 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.820 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.820 186 124.0 11.0 5.0 3.0 NaN NaN EPS: 0.820 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.820 329 NaN NaN NaN EPS: 0.820 329 NaN NaN EPS: 0.820 329 NaN NaN
410 EPS: 0.822 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.822 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.822 185 136.0 5.0 3.0 NaN NaN NaN EPS: 0.822 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.822 329 NaN NaN NaN EPS: 0.822 329 NaN NaN EPS: 0.822 329 NaN NaN
411 EPS: 0.824 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.824 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.824 184 137.0 5.0 3.0 NaN NaN NaN EPS: 0.824 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.824 329 NaN NaN NaN EPS: 0.824 329 NaN NaN EPS: 0.824 329 NaN NaN
412 EPS: 0.826 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.826 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.826 184 142.0 3.0 NaN NaN NaN NaN EPS: 0.826 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.826 329 NaN NaN NaN EPS: 0.826 329 NaN NaN EPS: 0.826 329 NaN NaN
413 EPS: 0.828 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.828 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.828 181 142.0 3.0 3.0 NaN NaN NaN EPS: 0.828 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.828 329 NaN NaN NaN EPS: 0.828 329 NaN NaN EPS: 0.828 329 NaN NaN
414 EPS: 0.830 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.830 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.830 176 144.0 6.0 3.0 NaN NaN NaN EPS: 0.830 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.830 329 NaN NaN NaN EPS: 0.830 329 NaN NaN EPS: 0.830 329 NaN NaN
415 EPS: 0.832 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.832 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.832 175 145.0 6.0 3.0 NaN NaN NaN EPS: 0.832 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.832 329 NaN NaN NaN EPS: 0.832 329 NaN NaN EPS: 0.832 329 NaN NaN
416 EPS: 0.834 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.834 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.834 175 145.0 6.0 3.0 NaN NaN NaN EPS: 0.834 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.834 329 NaN NaN NaN EPS: 0.834 329 NaN NaN EPS: 0.834 329 NaN NaN
417 EPS: 0.836 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.836 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.836 174 152.0 3.0 NaN NaN NaN NaN EPS: 0.836 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.836 329 NaN NaN NaN EPS: 0.836 329 NaN NaN EPS: 0.836 329 NaN NaN
418 EPS: 0.838 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.838 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.838 173 153.0 3.0 NaN NaN NaN NaN EPS: 0.838 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.838 329 NaN NaN NaN EPS: 0.838 329 NaN NaN EPS: 0.838 329 NaN NaN
419 EPS: 0.840 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.840 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.840 171 155.0 3.0 NaN NaN NaN NaN EPS: 0.840 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.840 329 NaN NaN NaN EPS: 0.840 329 NaN NaN EPS: 0.840 329 NaN NaN
420 EPS: 0.842 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.842 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.842 171 155.0 3.0 NaN NaN NaN NaN EPS: 0.842 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.842 329 NaN NaN NaN EPS: 0.842 329 NaN NaN EPS: 0.842 329 NaN NaN
421 EPS: 0.844 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.844 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.844 171 155.0 3.0 NaN NaN NaN NaN EPS: 0.844 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.844 329 NaN NaN NaN EPS: 0.844 329 NaN NaN EPS: 0.844 329 NaN NaN
422 EPS: 0.846 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.846 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.846 171 155.0 3.0 NaN NaN NaN NaN EPS: 0.846 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.846 329 NaN NaN NaN EPS: 0.846 329 NaN NaN EPS: 0.846 329 NaN NaN
423 EPS: 0.848 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.848 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.848 169 157.0 3.0 NaN NaN NaN NaN EPS: 0.848 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.848 329 NaN NaN NaN EPS: 0.848 329 NaN NaN EPS: 0.848 329 NaN NaN
424 EPS: 0.850 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.850 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.850 168 158.0 3.0 NaN NaN NaN NaN EPS: 0.850 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.850 329 NaN NaN NaN EPS: 0.850 329 NaN NaN EPS: 0.850 329 NaN NaN
425 EPS: 0.852 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.852 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.852 168 158.0 3.0 NaN NaN NaN NaN EPS: 0.852 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.852 329 NaN NaN NaN EPS: 0.852 329 NaN NaN EPS: 0.852 329 NaN NaN
426 EPS: 0.854 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.854 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.854 167 159.0 3.0 NaN NaN NaN NaN EPS: 0.854 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.854 329 NaN NaN NaN EPS: 0.854 329 NaN NaN EPS: 0.854 329 NaN NaN
427 EPS: 0.856 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.856 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.856 165 164.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.856 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.856 329 NaN NaN NaN EPS: 0.856 329 NaN NaN EPS: 0.856 329 NaN NaN
428 EPS: 0.858 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.858 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.858 165 164.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.858 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.858 329 NaN NaN NaN EPS: 0.858 329 NaN NaN EPS: 0.858 329 NaN NaN
429 EPS: 0.860 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.860 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.860 167 162.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.860 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.860 329 NaN NaN NaN EPS: 0.860 329 NaN NaN EPS: 0.860 329 NaN NaN
430 EPS: 0.862 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.862 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.862 168 161.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.862 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.862 329 NaN NaN NaN EPS: 0.862 329 NaN NaN EPS: 0.862 329 NaN NaN
431 EPS: 0.864 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.864 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.864 168 161.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.864 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.864 329 NaN NaN NaN EPS: 0.864 329 NaN NaN EPS: 0.864 329 NaN NaN
432 EPS: 0.866 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.866 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.866 169 160.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.866 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.866 329 NaN NaN NaN EPS: 0.866 329 NaN NaN EPS: 0.866 329 NaN NaN
433 EPS: 0.868 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.868 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.868 169 160.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.868 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.868 329 NaN NaN NaN EPS: 0.868 329 NaN NaN EPS: 0.868 329 NaN NaN
434 EPS: 0.870 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.870 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.870 169 160.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.870 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.870 329 NaN NaN NaN EPS: 0.870 329 NaN NaN EPS: 0.870 329 NaN NaN
435 EPS: 0.872 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.872 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.872 169 160.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.872 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.872 329 NaN NaN NaN EPS: 0.872 329 NaN NaN EPS: 0.872 329 NaN NaN
436 EPS: 0.874 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.874 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.874 169 160.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.874 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.874 329 NaN NaN NaN EPS: 0.874 329 NaN NaN EPS: 0.874 329 NaN NaN
437 EPS: 0.876 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.876 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.876 170 159.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.876 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.876 329 NaN NaN NaN EPS: 0.876 329 NaN NaN EPS: 0.876 329 NaN NaN
438 EPS: 0.878 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.878 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.878 174 155.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.878 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.878 329 NaN NaN NaN EPS: 0.878 329 NaN NaN EPS: 0.878 329 NaN NaN
439 EPS: 0.880 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.880 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.880 174 155.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.880 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.880 329 NaN NaN NaN EPS: 0.880 329 NaN NaN EPS: 0.880 329 NaN NaN
440 EPS: 0.882 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.882 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.882 175 154.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.882 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.882 329 NaN NaN NaN EPS: 0.882 329 NaN NaN EPS: 0.882 329 NaN NaN
441 EPS: 0.884 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.884 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.884 176 153.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.884 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.884 329 NaN NaN NaN EPS: 0.884 329 NaN NaN EPS: 0.884 329 NaN NaN
442 EPS: 0.886 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.886 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.886 176 153.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.886 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.886 329 NaN NaN NaN EPS: 0.886 329 NaN NaN EPS: 0.886 329 NaN NaN
443 EPS: 0.888 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.888 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.888 176 153.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.888 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.888 329 NaN NaN NaN EPS: 0.888 329 NaN NaN EPS: 0.888 329 NaN NaN
444 EPS: 0.890 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.890 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.890 176 153.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.890 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.890 329 NaN NaN NaN EPS: 0.890 329 NaN NaN EPS: 0.890 329 NaN NaN
445 EPS: 0.892 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.892 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.892 177 152.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.892 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.892 329 NaN NaN NaN EPS: 0.892 329 NaN NaN EPS: 0.892 329 NaN NaN
446 EPS: 0.894 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.894 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.894 177 152.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.894 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.894 329 NaN NaN NaN EPS: 0.894 329 NaN NaN EPS: 0.894 329 NaN NaN
447 EPS: 0.896 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.896 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.896 179 150.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.896 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.896 329 NaN NaN NaN EPS: 0.896 329 NaN NaN EPS: 0.896 329 NaN NaN
448 EPS: 0.898 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.898 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.898 179 150.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.898 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.898 329 NaN NaN NaN EPS: 0.898 329 NaN NaN EPS: 0.898 329 NaN NaN
449 EPS: 0.900 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.900 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.900 181 148.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.900 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.900 329 NaN NaN NaN EPS: 0.900 329 NaN NaN EPS: 0.900 329 NaN NaN
450 EPS: 0.902 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.902 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.902 184 145.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.902 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.902 329 NaN NaN NaN EPS: 0.902 329 NaN NaN EPS: 0.902 329 NaN NaN
451 EPS: 0.904 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.904 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.904 184 145.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.904 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.904 329 NaN NaN NaN EPS: 0.904 329 NaN NaN EPS: 0.904 329 NaN NaN
452 EPS: 0.906 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.906 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.906 185 144.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.906 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.906 329 NaN NaN NaN EPS: 0.906 329 NaN NaN EPS: 0.906 329 NaN NaN
453 EPS: 0.908 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.908 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.908 187 142.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.908 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.908 329 NaN NaN NaN EPS: 0.908 329 NaN NaN EPS: 0.908 329 NaN NaN
454 EPS: 0.910 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.910 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.910 188 141.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.910 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.910 329 NaN NaN NaN EPS: 0.910 329 NaN NaN EPS: 0.910 329 NaN NaN
455 EPS: 0.912 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.912 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.912 189 140.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.912 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.912 329 NaN NaN NaN EPS: 0.912 329 NaN NaN EPS: 0.912 329 NaN NaN
456 EPS: 0.914 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.914 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.914 189 140.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.914 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.914 329 NaN NaN NaN EPS: 0.914 329 NaN NaN EPS: 0.914 329 NaN NaN
457 EPS: 0.916 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.916 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.916 191 138.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.916 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.916 329 NaN NaN NaN EPS: 0.916 329 NaN NaN EPS: 0.916 329 NaN NaN
458 EPS: 0.918 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.918 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.918 192 137.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.918 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.918 329 NaN NaN NaN EPS: 0.918 329 NaN NaN EPS: 0.918 329 NaN NaN
459 EPS: 0.920 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.920 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.920 192 137.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.920 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.920 329 NaN NaN NaN EPS: 0.920 329 NaN NaN EPS: 0.920 329 NaN NaN
460 EPS: 0.922 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.922 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.922 193 136.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.922 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.922 329 NaN NaN NaN EPS: 0.922 329 NaN NaN EPS: 0.922 329 NaN NaN
461 EPS: 0.924 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.924 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.924 195 134.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.924 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.924 329 NaN NaN NaN EPS: 0.924 329 NaN NaN EPS: 0.924 329 NaN NaN
462 EPS: 0.926 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.926 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.926 196 133.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.926 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.926 329 NaN NaN NaN EPS: 0.926 329 NaN NaN EPS: 0.926 329 NaN NaN
463 EPS: 0.928 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.928 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.928 196 133.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.928 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.928 329 NaN NaN NaN EPS: 0.928 329 NaN NaN EPS: 0.928 329 NaN NaN
464 EPS: 0.930 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.930 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.930 199 130.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.930 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.930 329 NaN NaN NaN EPS: 0.930 329 NaN NaN EPS: 0.930 329 NaN NaN
465 EPS: 0.932 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.932 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.932 200 129.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.932 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.932 329 NaN NaN NaN EPS: 0.932 329 NaN NaN EPS: 0.932 329 NaN NaN
466 EPS: 0.934 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.934 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.934 201 128.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.934 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.934 329 NaN NaN NaN EPS: 0.934 329 NaN NaN EPS: 0.934 329 NaN NaN
467 EPS: 0.936 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.936 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.936 202 127.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.936 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.936 329 NaN NaN NaN EPS: 0.936 329 NaN NaN EPS: 0.936 329 NaN NaN
468 EPS: 0.938 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.938 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.938 203 126.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.938 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.938 329 NaN NaN NaN EPS: 0.938 329 NaN NaN EPS: 0.938 329 NaN NaN
469 EPS: 0.940 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.940 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.940 203 122.0 4.0 NaN NaN NaN NaN EPS: 0.940 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.940 329 NaN NaN NaN EPS: 0.940 329 NaN NaN EPS: 0.940 329 NaN NaN
470 EPS: 0.942 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.942 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.942 203 122.0 4.0 NaN NaN NaN NaN EPS: 0.942 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.942 329 NaN NaN NaN EPS: 0.942 329 NaN NaN EPS: 0.942 329 NaN NaN
471 EPS: 0.944 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.944 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.944 204 121.0 4.0 NaN NaN NaN NaN EPS: 0.944 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.944 329 NaN NaN NaN EPS: 0.944 329 NaN NaN EPS: 0.944 329 NaN NaN
472 EPS: 0.946 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.946 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.946 204 121.0 4.0 NaN NaN NaN NaN EPS: 0.946 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.946 329 NaN NaN NaN EPS: 0.946 329 NaN NaN EPS: 0.946 329 NaN NaN
473 EPS: 0.948 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.948 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.948 205 120.0 4.0 NaN NaN NaN NaN EPS: 0.948 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.948 329 NaN NaN NaN EPS: 0.948 329 NaN NaN EPS: 0.948 329 NaN NaN
474 EPS: 0.950 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.950 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.950 207 118.0 4.0 NaN NaN NaN NaN EPS: 0.950 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.950 329 NaN NaN NaN EPS: 0.950 329 NaN NaN EPS: 0.950 329 NaN NaN
475 EPS: 0.952 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.952 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.952 207 118.0 4.0 NaN NaN NaN NaN EPS: 0.952 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.952 329 NaN NaN NaN EPS: 0.952 329 NaN NaN EPS: 0.952 329 NaN NaN
476 EPS: 0.954 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.954 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.954 208 117.0 4.0 NaN NaN NaN NaN EPS: 0.954 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.954 329 NaN NaN NaN EPS: 0.954 329 NaN NaN EPS: 0.954 329 NaN NaN
477 EPS: 0.956 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.956 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.956 211 114.0 4.0 NaN NaN NaN NaN EPS: 0.956 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.956 329 NaN NaN NaN EPS: 0.956 329 NaN NaN EPS: 0.956 329 NaN NaN
478 EPS: 0.958 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.958 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.958 213 112.0 4.0 NaN NaN NaN NaN EPS: 0.958 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.958 329 NaN NaN NaN EPS: 0.958 329 NaN NaN EPS: 0.958 329 NaN NaN
479 EPS: 0.960 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.960 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.960 215 110.0 4.0 NaN NaN NaN NaN EPS: 0.960 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.960 329 NaN NaN NaN EPS: 0.960 329 NaN NaN EPS: 0.960 329 NaN NaN
480 EPS: 0.962 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.962 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.962 215 110.0 4.0 NaN NaN NaN NaN EPS: 0.962 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.962 329 NaN NaN NaN EPS: 0.962 329 NaN NaN EPS: 0.962 329 NaN NaN
481 EPS: 0.964 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.964 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.964 217 108.0 4.0 NaN NaN NaN NaN EPS: 0.964 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.964 329 NaN NaN NaN EPS: 0.964 329 NaN NaN EPS: 0.964 329 NaN NaN
482 EPS: 0.966 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.966 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.966 218 107.0 4.0 NaN NaN NaN NaN EPS: 0.966 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.966 329 NaN NaN NaN EPS: 0.966 329 NaN NaN EPS: 0.966 329 NaN NaN
483 EPS: 0.968 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.968 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.968 223 106.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.968 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.968 329 NaN NaN NaN EPS: 0.968 329 NaN NaN EPS: 0.968 329 NaN NaN
484 EPS: 0.970 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.970 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.970 223 106.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.970 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.970 329 NaN NaN NaN EPS: 0.970 329 NaN NaN EPS: 0.970 329 NaN NaN
485 EPS: 0.972 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.972 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.972 225 104.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.972 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.972 329 NaN NaN NaN EPS: 0.972 329 NaN NaN EPS: 0.972 329 NaN NaN
486 EPS: 0.974 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.974 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.974 227 102.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.974 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.974 329 NaN NaN NaN EPS: 0.974 329 NaN NaN EPS: 0.974 329 NaN NaN
487 EPS: 0.976 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.976 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.976 230 99.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.976 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.976 329 NaN NaN NaN EPS: 0.976 329 NaN NaN EPS: 0.976 329 NaN NaN
488 EPS: 0.978 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.978 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.978 231 98.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.978 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.978 329 NaN NaN NaN EPS: 0.978 329 NaN NaN EPS: 0.978 329 NaN NaN
489 EPS: 0.980 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.980 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.980 233 96.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.980 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.980 329 NaN NaN NaN EPS: 0.980 329 NaN NaN EPS: 0.980 329 NaN NaN
490 EPS: 0.982 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.982 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.982 233 96.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.982 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.982 329 NaN NaN NaN EPS: 0.982 329 NaN NaN EPS: 0.982 329 NaN NaN
491 EPS: 0.984 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.984 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.984 235 94.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.984 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.984 329 NaN NaN NaN EPS: 0.984 329 NaN NaN EPS: 0.984 329 NaN NaN
492 EPS: 0.986 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.986 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.986 236 93.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.986 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.986 329 NaN NaN NaN EPS: 0.986 329 NaN NaN EPS: 0.986 329 NaN NaN
493 EPS: 0.988 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.988 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.988 236 93.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.988 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.988 329 NaN NaN NaN EPS: 0.988 329 NaN NaN EPS: 0.988 329 NaN NaN
494 EPS: 0.990 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.990 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.990 240 89.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.990 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.990 329 NaN NaN NaN EPS: 0.990 329 NaN NaN EPS: 0.990 329 NaN NaN
495 EPS: 0.992 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.992 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.992 240 89.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.992 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.992 329 NaN NaN NaN EPS: 0.992 329 NaN NaN EPS: 0.992 329 NaN NaN
496 EPS: 0.994 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.994 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.994 241 88.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.994 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.994 329 NaN NaN NaN EPS: 0.994 329 NaN NaN EPS: 0.994 329 NaN NaN
497 EPS: 0.996 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.996 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.996 242 87.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.996 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.996 329 NaN NaN NaN EPS: 0.996 329 NaN NaN EPS: 0.996 329 NaN NaN
498 EPS: 0.998 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.998 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.998 245 84.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.998 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.998 329 NaN NaN NaN EPS: 0.998 329 NaN NaN EPS: 0.998 329 NaN NaN
499 EPS: 1.000 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.000 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.000 245 84.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.000 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.000 329 NaN NaN NaN EPS: 1.000 329 NaN NaN EPS: 1.000 329 NaN NaN
500 EPS: 1.002 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.002 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.002 249 80.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.002 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.002 329 NaN NaN NaN EPS: 1.002 329 NaN NaN EPS: 1.002 329 NaN NaN
501 EPS: 1.004 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.004 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.004 249 80.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.004 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.004 329 NaN NaN NaN EPS: 1.004 329 NaN NaN EPS: 1.004 329 NaN NaN
502 EPS: 1.006 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.006 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.006 251 78.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.006 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.006 329 NaN NaN NaN EPS: 1.006 329 NaN NaN EPS: 1.006 329 NaN NaN
503 EPS: 1.008 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.008 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.008 253 76.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.008 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.008 329 NaN NaN NaN EPS: 1.008 329 NaN NaN EPS: 1.008 329 NaN NaN
504 EPS: 1.010 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.010 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.010 256 73.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.010 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.010 329 NaN NaN NaN EPS: 1.010 329 NaN NaN EPS: 1.010 329 NaN NaN
505 EPS: 1.012 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.012 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.012 256 73.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.012 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.012 329 NaN NaN NaN EPS: 1.012 329 NaN NaN EPS: 1.012 329 NaN NaN
506 EPS: 1.014 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.014 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.014 256 73.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.014 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.014 329 NaN NaN NaN EPS: 1.014 329 NaN NaN EPS: 1.014 329 NaN NaN
507 EPS: 1.016 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.016 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.016 257 72.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.016 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.016 329 NaN NaN NaN EPS: 1.016 329 NaN NaN EPS: 1.016 329 NaN NaN
508 EPS: 1.018 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.018 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.018 257 72.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.018 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.018 329 NaN NaN NaN EPS: 1.018 329 NaN NaN EPS: 1.018 329 NaN NaN
509 EPS: 1.020 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.020 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.020 258 71.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.020 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.020 329 NaN NaN NaN EPS: 1.020 329 NaN NaN EPS: 1.020 329 NaN NaN
510 EPS: 1.022 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.022 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.022 258 68.0 3.0 NaN NaN NaN NaN EPS: 1.022 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.022 329 NaN NaN NaN EPS: 1.022 329 NaN NaN EPS: 1.022 329 NaN NaN
511 EPS: 1.024 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.024 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.024 259 67.0 3.0 NaN NaN NaN NaN EPS: 1.024 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.024 329 NaN NaN NaN EPS: 1.024 329 NaN NaN EPS: 1.024 329 NaN NaN
512 EPS: 1.026 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.026 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.026 262 64.0 3.0 NaN NaN NaN NaN EPS: 1.026 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.026 329 NaN NaN NaN EPS: 1.026 329 NaN NaN EPS: 1.026 329 NaN NaN
513 EPS: 1.028 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.028 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.028 262 64.0 3.0 NaN NaN NaN NaN EPS: 1.028 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.028 329 NaN NaN NaN EPS: 1.028 329 NaN NaN EPS: 1.028 329 NaN NaN
514 EPS: 1.030 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.030 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.030 264 62.0 3.0 NaN NaN NaN NaN EPS: 1.030 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.030 329 NaN NaN NaN EPS: 1.030 329 NaN NaN EPS: 1.030 329 NaN NaN
515 EPS: 1.032 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.032 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.032 265 61.0 3.0 NaN NaN NaN NaN EPS: 1.032 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.032 329 NaN NaN NaN EPS: 1.032 329 NaN NaN EPS: 1.032 329 NaN NaN
516 EPS: 1.034 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.034 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.034 267 59.0 3.0 NaN NaN NaN NaN EPS: 1.034 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.034 329 NaN NaN NaN EPS: 1.034 329 NaN NaN EPS: 1.034 329 NaN NaN
517 EPS: 1.036 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.036 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.036 268 58.0 3.0 NaN NaN NaN NaN EPS: 1.036 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.036 329 NaN NaN NaN EPS: 1.036 329 NaN NaN EPS: 1.036 329 NaN NaN
518 EPS: 1.038 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.038 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.038 268 58.0 3.0 NaN NaN NaN NaN EPS: 1.038 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.038 329 NaN NaN NaN EPS: 1.038 329 NaN NaN EPS: 1.038 329 NaN NaN
519 EPS: 1.040 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.040 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.040 268 58.0 3.0 NaN NaN NaN NaN EPS: 1.040 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.040 329 NaN NaN NaN EPS: 1.040 329 NaN NaN EPS: 1.040 329 NaN NaN
520 EPS: 1.042 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.042 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.042 268 58.0 3.0 NaN NaN NaN NaN EPS: 1.042 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.042 329 NaN NaN NaN EPS: 1.042 329 NaN NaN EPS: 1.042 329 NaN NaN
521 EPS: 1.044 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.044 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.044 270 56.0 3.0 NaN NaN NaN NaN EPS: 1.044 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.044 329 NaN NaN NaN EPS: 1.044 329 NaN NaN EPS: 1.044 329 NaN NaN
522 EPS: 1.046 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.046 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.046 270 56.0 3.0 NaN NaN NaN NaN EPS: 1.046 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.046 329 NaN NaN NaN EPS: 1.046 329 NaN NaN EPS: 1.046 329 NaN NaN
523 EPS: 1.048 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.048 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.048 270 56.0 3.0 NaN NaN NaN NaN EPS: 1.048 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.048 329 NaN NaN NaN EPS: 1.048 329 NaN NaN EPS: 1.048 329 NaN NaN
524 EPS: 1.050 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.050 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.050 273 53.0 3.0 NaN NaN NaN NaN EPS: 1.050 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.050 329 NaN NaN NaN EPS: 1.050 329 NaN NaN EPS: 1.050 329 NaN NaN
525 EPS: 1.052 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.052 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.052 275 52.0 2.0 NaN NaN NaN NaN EPS: 1.052 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.052 329 NaN NaN NaN EPS: 1.052 329 NaN NaN EPS: 1.052 329 NaN NaN
526 EPS: 1.054 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.054 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.054 275 52.0 2.0 NaN NaN NaN NaN EPS: 1.054 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.054 329 NaN NaN NaN EPS: 1.054 329 NaN NaN EPS: 1.054 329 NaN NaN
527 EPS: 1.056 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.056 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.056 275 52.0 2.0 NaN NaN NaN NaN EPS: 1.056 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.056 329 NaN NaN NaN EPS: 1.056 329 NaN NaN EPS: 1.056 329 NaN NaN
528 EPS: 1.058 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.058 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.058 277 50.0 2.0 NaN NaN NaN NaN EPS: 1.058 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.058 329 NaN NaN NaN EPS: 1.058 329 NaN NaN EPS: 1.058 329 NaN NaN
529 EPS: 1.060 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.060 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.060 278 49.0 2.0 NaN NaN NaN NaN EPS: 1.060 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.060 329 NaN NaN NaN EPS: 1.060 329 NaN NaN EPS: 1.060 329 NaN NaN
530 EPS: 1.062 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.062 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.062 278 49.0 2.0 NaN NaN NaN NaN EPS: 1.062 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.062 329 NaN NaN NaN EPS: 1.062 329 NaN NaN EPS: 1.062 329 NaN NaN
531 EPS: 1.064 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.064 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.064 281 46.0 2.0 NaN NaN NaN NaN EPS: 1.064 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.064 329 NaN NaN NaN EPS: 1.064 329 NaN NaN EPS: 1.064 329 NaN NaN
532 EPS: 1.066 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.066 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.066 282 42.0 5.0 NaN NaN NaN NaN EPS: 1.066 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.066 329 NaN NaN NaN EPS: 1.066 329 NaN NaN EPS: 1.066 329 NaN NaN
533 EPS: 1.068 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.068 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.068 287 42.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.068 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.068 329 NaN NaN NaN EPS: 1.068 329 NaN NaN EPS: 1.068 329 NaN NaN
534 EPS: 1.070 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.070 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.070 288 41.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.070 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.070 329 NaN NaN NaN EPS: 1.070 329 NaN NaN EPS: 1.070 329 NaN NaN
535 EPS: 1.072 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.072 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.072 288 41.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.072 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.072 329 NaN NaN NaN EPS: 1.072 329 NaN NaN EPS: 1.072 329 NaN NaN
536 EPS: 1.074 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.074 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.074 288 41.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.074 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.074 329 NaN NaN NaN EPS: 1.074 329 NaN NaN EPS: 1.074 329 NaN NaN
537 EPS: 1.076 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.076 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.076 288 41.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.076 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.076 329 NaN NaN NaN EPS: 1.076 329 NaN NaN EPS: 1.076 329 NaN NaN
538 EPS: 1.078 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.078 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.078 288 41.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.078 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.078 329 NaN NaN NaN EPS: 1.078 329 NaN NaN EPS: 1.078 329 NaN NaN
539 EPS: 1.080 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.080 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.080 288 41.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.080 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.080 329 NaN NaN NaN EPS: 1.080 329 NaN NaN EPS: 1.080 329 NaN NaN
540 EPS: 1.082 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.082 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.082 289 40.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.082 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.082 329 NaN NaN NaN EPS: 1.082 329 NaN NaN EPS: 1.082 329 NaN NaN
541 EPS: 1.084 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.084 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.084 289 40.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.084 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.084 329 NaN NaN NaN EPS: 1.084 329 NaN NaN EPS: 1.084 329 NaN NaN
542 EPS: 1.086 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.086 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.086 290 39.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.086 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.086 329 NaN NaN NaN EPS: 1.086 329 NaN NaN EPS: 1.086 329 NaN NaN
543 EPS: 1.088 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.088 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.088 291 38.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.088 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.088 329 NaN NaN NaN EPS: 1.088 329 NaN NaN EPS: 1.088 329 NaN NaN
544 EPS: 1.090 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.090 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.090 292 37.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.090 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.090 329 NaN NaN NaN EPS: 1.090 329 NaN NaN EPS: 1.090 329 NaN NaN
545 EPS: 1.092 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.092 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.092 292 37.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.092 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.092 329 NaN NaN NaN EPS: 1.092 329 NaN NaN EPS: 1.092 329 NaN NaN
546 EPS: 1.094 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.094 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.094 292 37.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.094 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.094 329 NaN NaN NaN EPS: 1.094 329 NaN NaN EPS: 1.094 329 NaN NaN
547 EPS: 1.096 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.096 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.096 292 37.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.096 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.096 329 NaN NaN NaN EPS: 1.096 329 NaN NaN EPS: 1.096 329 NaN NaN
548 EPS: 1.098 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.098 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.098 293 36.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.098 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.098 329 NaN NaN NaN EPS: 1.098 329 NaN NaN EPS: 1.098 329 NaN NaN
549 EPS: 1.100 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.100 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.100 293 36.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.100 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.100 329 NaN NaN NaN EPS: 1.100 329 NaN NaN EPS: 1.100 329 NaN NaN
550 EPS: 1.102 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.102 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.102 293 36.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.102 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.102 329 NaN NaN NaN EPS: 1.102 329 NaN NaN EPS: 1.102 329 NaN NaN
551 EPS: 1.104 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.104 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.104 293 36.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.104 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.104 329 NaN NaN NaN EPS: 1.104 329 NaN NaN EPS: 1.104 329 NaN NaN
552 EPS: 1.106 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.106 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.106 293 36.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.106 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.106 329 NaN NaN NaN EPS: 1.106 329 NaN NaN EPS: 1.106 329 NaN NaN
553 EPS: 1.108 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.108 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.108 293 36.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.108 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.108 329 NaN NaN NaN EPS: 1.108 329 NaN NaN EPS: 1.108 329 NaN NaN
554 EPS: 1.110 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.110 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.110 293 36.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.110 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.110 329 NaN NaN NaN EPS: 1.110 329 NaN NaN EPS: 1.110 329 NaN NaN
555 EPS: 1.112 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.112 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.112 293 36.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.112 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.112 329 NaN NaN NaN EPS: 1.112 329 NaN NaN EPS: 1.112 329 NaN NaN
556 EPS: 1.114 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.114 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.114 294 35.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.114 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.114 329 NaN NaN NaN EPS: 1.114 329 NaN NaN EPS: 1.114 329 NaN NaN
557 EPS: 1.116 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.116 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.116 294 35.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.116 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.116 329 NaN NaN NaN EPS: 1.116 329 NaN NaN EPS: 1.116 329 NaN NaN
558 EPS: 1.118 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.118 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.118 294 35.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.118 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.118 329 NaN NaN NaN EPS: 1.118 329 NaN NaN EPS: 1.118 329 NaN NaN
559 EPS: 1.120 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.120 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.120 296 33.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.120 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.120 329 NaN NaN NaN EPS: 1.120 329 NaN NaN EPS: 1.120 329 NaN NaN
560 EPS: 1.122 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.122 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.122 297 32.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.122 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.122 329 NaN NaN NaN EPS: 1.122 329 NaN NaN EPS: 1.122 329 NaN NaN
561 EPS: 1.124 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.124 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.124 297 32.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.124 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.124 329 NaN NaN NaN EPS: 1.124 329 NaN NaN EPS: 1.124 329 NaN NaN
562 EPS: 1.126 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.126 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.126 297 32.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.126 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.126 329 NaN NaN NaN EPS: 1.126 329 NaN NaN EPS: 1.126 329 NaN NaN
563 EPS: 1.128 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.128 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.128 297 32.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.128 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.128 329 NaN NaN NaN EPS: 1.128 329 NaN NaN EPS: 1.128 329 NaN NaN
564 EPS: 1.130 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.130 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.130 297 32.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.130 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.130 329 NaN NaN NaN EPS: 1.130 329 NaN NaN EPS: 1.130 329 NaN NaN
565 EPS: 1.132 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.132 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.132 297 32.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.132 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.132 329 NaN NaN NaN EPS: 1.132 329 NaN NaN EPS: 1.132 329 NaN NaN
566 EPS: 1.134 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.134 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.134 299 30.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.134 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.134 329 NaN NaN NaN EPS: 1.134 329 NaN NaN EPS: 1.134 329 NaN NaN
567 EPS: 1.136 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.136 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.136 301 28.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.136 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.136 329 NaN NaN NaN EPS: 1.136 329 NaN NaN EPS: 1.136 329 NaN NaN
568 EPS: 1.138 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.138 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.138 302 27.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.138 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.138 329 NaN NaN NaN EPS: 1.138 329 NaN NaN EPS: 1.138 329 NaN NaN
569 EPS: 1.140 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.140 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.140 302 27.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.140 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.140 329 NaN NaN NaN EPS: 1.140 329 NaN NaN EPS: 1.140 329 NaN NaN
570 EPS: 1.142 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.142 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.142 303 26.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.142 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.142 329 NaN NaN NaN EPS: 1.142 329 NaN NaN EPS: 1.142 329 NaN NaN
571 EPS: 1.144 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.144 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.144 304 25.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.144 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.144 329 NaN NaN NaN EPS: 1.144 329 NaN NaN EPS: 1.144 329 NaN NaN
572 EPS: 1.146 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.146 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.146 305 24.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.146 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.146 329 NaN NaN NaN EPS: 1.146 329 NaN NaN EPS: 1.146 329 NaN NaN
573 EPS: 1.148 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.148 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.148 305 24.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.148 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.148 329 NaN NaN NaN EPS: 1.148 329 NaN NaN EPS: 1.148 329 NaN NaN
574 EPS: 1.150 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.150 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.150 305 24.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.150 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.150 329 NaN NaN NaN EPS: 1.150 329 NaN NaN EPS: 1.150 329 NaN NaN
575 EPS: 1.152 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.152 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.152 305 24.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.152 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.152 329 NaN NaN NaN EPS: 1.152 329 NaN NaN EPS: 1.152 329 NaN NaN
576 EPS: 1.154 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.154 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.154 306 23.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.154 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.154 329 NaN NaN NaN EPS: 1.154 329 NaN NaN EPS: 1.154 329 NaN NaN
577 EPS: 1.156 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.156 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.156 306 23.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.156 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.156 329 NaN NaN NaN EPS: 1.156 329 NaN NaN EPS: 1.156 329 NaN NaN
578 EPS: 1.158 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.158 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.158 306 23.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.158 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.158 329 NaN NaN NaN EPS: 1.158 329 NaN NaN EPS: 1.158 329 NaN NaN
579 EPS: 1.160 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.160 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.160 306 23.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.160 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.160 329 NaN NaN NaN EPS: 1.160 329 NaN NaN EPS: 1.160 329 NaN NaN
580 EPS: 1.162 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.162 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.162 307 22.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.162 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.162 329 NaN NaN NaN EPS: 1.162 329 NaN NaN EPS: 1.162 329 NaN NaN
581 EPS: 1.164 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.164 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.164 311 18.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.164 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.164 329 NaN NaN NaN EPS: 1.164 329 NaN NaN EPS: 1.164 329 NaN NaN
582 EPS: 1.166 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.166 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.166 311 18.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.166 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.166 329 NaN NaN NaN EPS: 1.166 329 NaN NaN EPS: 1.166 329 NaN NaN
583 EPS: 1.168 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.168 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.168 311 18.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.168 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.168 329 NaN NaN NaN EPS: 1.168 329 NaN NaN EPS: 1.168 329 NaN NaN
584 EPS: 1.170 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.170 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.170 311 18.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.170 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.170 329 NaN NaN NaN EPS: 1.170 329 NaN NaN EPS: 1.170 329 NaN NaN
585 EPS: 1.172 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.172 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.172 311 18.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.172 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.172 329 NaN NaN NaN EPS: 1.172 329 NaN NaN EPS: 1.172 329 NaN NaN
586 EPS: 1.174 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.174 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.174 311 18.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.174 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.174 329 NaN NaN NaN EPS: 1.174 329 NaN NaN EPS: 1.174 329 NaN NaN
587 EPS: 1.176 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.176 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.176 311 18.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.176 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.176 329 NaN NaN NaN EPS: 1.176 329 NaN NaN EPS: 1.176 329 NaN NaN
588 EPS: 1.178 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.178 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.178 311 18.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.178 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.178 329 NaN NaN NaN EPS: 1.178 329 NaN NaN EPS: 1.178 329 NaN NaN
589 EPS: 1.180 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.180 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.180 311 18.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.180 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.180 329 NaN NaN NaN EPS: 1.180 329 NaN NaN EPS: 1.180 329 NaN NaN
590 EPS: 1.182 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.182 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.182 311 18.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.182 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.182 329 NaN NaN NaN EPS: 1.182 329 NaN NaN EPS: 1.182 329 NaN NaN
591 EPS: 1.184 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.184 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.184 311 18.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.184 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.184 329 NaN NaN NaN EPS: 1.184 329 NaN NaN EPS: 1.184 329 NaN NaN
592 EPS: 1.186 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.186 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.186 311 18.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.186 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.186 329 NaN NaN NaN EPS: 1.186 329 NaN NaN EPS: 1.186 329 NaN NaN
593 EPS: 1.188 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.188 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.188 311 18.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.188 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.188 329 NaN NaN NaN EPS: 1.188 329 NaN NaN EPS: 1.188 329 NaN NaN
594 EPS: 1.190 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.190 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.190 311 18.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.190 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.190 329 NaN NaN NaN EPS: 1.190 329 NaN NaN EPS: 1.190 329 NaN NaN
595 EPS: 1.192 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.192 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.192 311 18.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.192 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.192 329 NaN NaN NaN EPS: 1.192 329 NaN NaN EPS: 1.192 329 NaN NaN
596 EPS: 1.194 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.194 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.194 312 17.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.194 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.194 329 NaN NaN NaN EPS: 1.194 329 NaN NaN EPS: 1.194 329 NaN NaN
597 EPS: 1.196 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.196 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.196 312 17.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.196 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.196 329 NaN NaN NaN EPS: 1.196 329 NaN NaN EPS: 1.196 329 NaN NaN
598 EPS: 1.198 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.198 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.198 312 17.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.198 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.198 329 NaN NaN NaN EPS: 1.198 329 NaN NaN EPS: 1.198 329 NaN NaN
599 EPS: 1.200 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.200 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.200 312 17.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.200 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.200 329 NaN NaN NaN EPS: 1.200 329 NaN NaN EPS: 1.200 329 NaN NaN
600 EPS: 1.202 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.202 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.202 312 17.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.202 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.202 329 NaN NaN NaN EPS: 1.202 329 NaN NaN EPS: 1.202 329 NaN NaN
601 EPS: 1.204 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.204 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.204 312 17.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.204 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.204 329 NaN NaN NaN EPS: 1.204 329 NaN NaN EPS: 1.204 329 NaN NaN
602 EPS: 1.206 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.206 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.206 312 17.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.206 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.206 329 NaN NaN NaN EPS: 1.206 329 NaN NaN EPS: 1.206 329 NaN NaN
603 EPS: 1.208 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.208 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.208 312 17.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.208 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.208 329 NaN NaN NaN EPS: 1.208 329 NaN NaN EPS: 1.208 329 NaN NaN
604 EPS: 1.210 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.210 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.210 312 17.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.210 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.210 329 NaN NaN NaN EPS: 1.210 329 NaN NaN EPS: 1.210 329 NaN NaN
605 EPS: 1.212 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.212 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.212 312 17.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.212 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.212 329 NaN NaN NaN EPS: 1.212 329 NaN NaN EPS: 1.212 329 NaN NaN
606 EPS: 1.214 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.214 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.214 312 17.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.214 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.214 329 NaN NaN NaN EPS: 1.214 329 NaN NaN EPS: 1.214 329 NaN NaN
607 EPS: 1.216 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.216 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.216 313 16.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.216 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.216 329 NaN NaN NaN EPS: 1.216 329 NaN NaN EPS: 1.216 329 NaN NaN
608 EPS: 1.218 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.218 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.218 313 16.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.218 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.218 329 NaN NaN NaN EPS: 1.218 329 NaN NaN EPS: 1.218 329 NaN NaN
609 EPS: 1.220 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.220 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.220 313 16.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.220 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.220 329 NaN NaN NaN EPS: 1.220 329 NaN NaN EPS: 1.220 329 NaN NaN
610 EPS: 1.222 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.222 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.222 313 16.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.222 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.222 329 NaN NaN NaN EPS: 1.222 329 NaN NaN EPS: 1.222 329 NaN NaN
611 EPS: 1.224 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.224 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.224 313 16.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.224 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.224 329 NaN NaN NaN EPS: 1.224 329 NaN NaN EPS: 1.224 329 NaN NaN
612 EPS: 1.226 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.226 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.226 313 16.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.226 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.226 329 NaN NaN NaN EPS: 1.226 329 NaN NaN EPS: 1.226 329 NaN NaN
613 EPS: 1.228 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.228 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.228 314 15.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.228 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.228 329 NaN NaN NaN EPS: 1.228 329 NaN NaN EPS: 1.228 329 NaN NaN
614 EPS: 1.230 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.230 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.230 314 15.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.230 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.230 329 NaN NaN NaN EPS: 1.230 329 NaN NaN EPS: 1.230 329 NaN NaN
615 EPS: 1.232 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.232 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.232 314 15.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.232 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.232 329 NaN NaN NaN EPS: 1.232 329 NaN NaN EPS: 1.232 329 NaN NaN
616 EPS: 1.234 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.234 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.234 315 14.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.234 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.234 329 NaN NaN NaN EPS: 1.234 329 NaN NaN EPS: 1.234 329 NaN NaN
617 EPS: 1.236 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.236 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.236 317 12.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.236 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.236 329 NaN NaN NaN EPS: 1.236 329 NaN NaN EPS: 1.236 329 NaN NaN
618 EPS: 1.238 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.238 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.238 317 12.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.238 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.238 329 NaN NaN NaN EPS: 1.238 329 NaN NaN EPS: 1.238 329 NaN NaN
619 EPS: 1.240 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.240 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.240 317 12.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.240 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.240 329 NaN NaN NaN EPS: 1.240 329 NaN NaN EPS: 1.240 329 NaN NaN
620 EPS: 1.242 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.242 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.242 317 12.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.242 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.242 329 NaN NaN NaN EPS: 1.242 329 NaN NaN EPS: 1.242 329 NaN NaN
621 EPS: 1.244 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.244 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.244 318 11.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.244 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.244 329 NaN NaN NaN EPS: 1.244 329 NaN NaN EPS: 1.244 329 NaN NaN
622 EPS: 1.246 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.246 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.246 318 11.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.246 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.246 329 NaN NaN NaN EPS: 1.246 329 NaN NaN EPS: 1.246 329 NaN NaN
623 EPS: 1.248 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.248 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.248 318 11.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.248 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.248 329 NaN NaN NaN EPS: 1.248 329 NaN NaN EPS: 1.248 329 NaN NaN
624 EPS: 1.250 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.250 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.250 318 11.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.250 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.250 329 NaN NaN NaN EPS: 1.250 329 NaN NaN EPS: 1.250 329 NaN NaN
625 EPS: 1.252 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.252 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.252 318 11.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.252 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.252 329 NaN NaN NaN EPS: 1.252 329 NaN NaN EPS: 1.252 329 NaN NaN
626 EPS: 1.254 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.254 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.254 318 11.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.254 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.254 329 NaN NaN NaN EPS: 1.254 329 NaN NaN EPS: 1.254 329 NaN NaN
627 EPS: 1.256 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.256 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.256 318 11.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.256 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.256 329 NaN NaN NaN EPS: 1.256 329 NaN NaN EPS: 1.256 329 NaN NaN
628 EPS: 1.258 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.258 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.258 318 11.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.258 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.258 329 NaN NaN NaN EPS: 1.258 329 NaN NaN EPS: 1.258 329 NaN NaN
629 EPS: 1.260 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.260 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.260 318 11.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.260 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.260 329 NaN NaN NaN EPS: 1.260 329 NaN NaN EPS: 1.260 329 NaN NaN
630 EPS: 1.262 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.262 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.262 318 11.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.262 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.262 329 NaN NaN NaN EPS: 1.262 329 NaN NaN EPS: 1.262 329 NaN NaN
631 EPS: 1.264 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.264 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.264 318 11.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.264 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.264 329 NaN NaN NaN EPS: 1.264 329 NaN NaN EPS: 1.264 329 NaN NaN
632 EPS: 1.266 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.266 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.266 318 11.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.266 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.266 329 NaN NaN NaN EPS: 1.266 329 NaN NaN EPS: 1.266 329 NaN NaN
633 EPS: 1.268 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.268 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.268 318 11.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.268 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.268 329 NaN NaN NaN EPS: 1.268 329 NaN NaN EPS: 1.268 329 NaN NaN
634 EPS: 1.270 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.270 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.270 318 11.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.270 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.270 329 NaN NaN NaN EPS: 1.270 329 NaN NaN EPS: 1.270 329 NaN NaN
635 EPS: 1.272 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.272 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.272 318 11.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.272 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.272 329 NaN NaN NaN EPS: 1.272 329 NaN NaN EPS: 1.272 329 NaN NaN
636 EPS: 1.274 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.274 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.274 318 11.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.274 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.274 329 NaN NaN NaN EPS: 1.274 329 NaN NaN EPS: 1.274 329 NaN NaN
637 EPS: 1.276 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.276 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.276 318 11.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.276 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.276 329 NaN NaN NaN EPS: 1.276 329 NaN NaN EPS: 1.276 329 NaN NaN
638 EPS: 1.278 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.278 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.278 319 10.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.278 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.278 329 NaN NaN NaN EPS: 1.278 329 NaN NaN EPS: 1.278 329 NaN NaN
639 EPS: 1.280 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.280 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.280 319 10.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.280 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.280 329 NaN NaN NaN EPS: 1.280 329 NaN NaN EPS: 1.280 329 NaN NaN
640 EPS: 1.282 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.282 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.282 319 10.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.282 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.282 329 NaN NaN NaN EPS: 1.282 329 NaN NaN EPS: 1.282 329 NaN NaN
641 EPS: 1.284 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.284 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.284 319 10.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.284 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.284 329 NaN NaN NaN EPS: 1.284 329 NaN NaN EPS: 1.284 329 NaN NaN
642 EPS: 1.286 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.286 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.286 319 10.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.286 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.286 329 NaN NaN NaN EPS: 1.286 329 NaN NaN EPS: 1.286 329 NaN NaN
643 EPS: 1.288 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.288 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.288 319 10.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.288 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.288 329 NaN NaN NaN EPS: 1.288 329 NaN NaN EPS: 1.288 329 NaN NaN
644 EPS: 1.290 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.290 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.290 319 10.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.290 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.290 329 NaN NaN NaN EPS: 1.290 329 NaN NaN EPS: 1.290 329 NaN NaN
645 EPS: 1.292 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.292 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.292 319 10.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.292 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.292 329 NaN NaN NaN EPS: 1.292 329 NaN NaN EPS: 1.292 329 NaN NaN
646 EPS: 1.294 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.294 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.294 319 10.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.294 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.294 329 NaN NaN NaN EPS: 1.294 329 NaN NaN EPS: 1.294 329 NaN NaN
647 EPS: 1.296 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.296 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.296 319 10.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.296 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.296 329 NaN NaN NaN EPS: 1.296 329 NaN NaN EPS: 1.296 329 NaN NaN
648 EPS: 1.298 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.298 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.298 319 10.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.298 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.298 329 NaN NaN NaN EPS: 1.298 329 NaN NaN EPS: 1.298 329 NaN NaN
649 EPS: 1.300 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.300 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.300 319 10.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.300 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.300 329 NaN NaN NaN EPS: 1.300 329 NaN NaN EPS: 1.300 329 NaN NaN
650 EPS: 1.302 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.302 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.302 319 10.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.302 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.302 329 NaN NaN NaN EPS: 1.302 329 NaN NaN EPS: 1.302 329 NaN NaN
651 EPS: 1.304 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.304 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.304 319 10.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.304 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.304 329 NaN NaN NaN EPS: 1.304 329 NaN NaN EPS: 1.304 329 NaN NaN
652 EPS: 1.306 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.306 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.306 319 10.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.306 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.306 329 NaN NaN NaN EPS: 1.306 329 NaN NaN EPS: 1.306 329 NaN NaN
653 EPS: 1.308 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.308 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.308 319 10.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.308 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.308 329 NaN NaN NaN EPS: 1.308 329 NaN NaN EPS: 1.308 329 NaN NaN
654 EPS: 1.310 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.310 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.310 319 10.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.310 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.310 329 NaN NaN NaN EPS: 1.310 329 NaN NaN EPS: 1.310 329 NaN NaN
655 EPS: 1.312 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.312 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.312 319 10.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.312 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.312 329 NaN NaN NaN EPS: 1.312 329 NaN NaN EPS: 1.312 329 NaN NaN
656 EPS: 1.314 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.314 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.314 319 10.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.314 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.314 329 NaN NaN NaN EPS: 1.314 329 NaN NaN EPS: 1.314 329 NaN NaN
657 EPS: 1.316 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.316 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.316 319 10.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.316 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.316 329 NaN NaN NaN EPS: 1.316 329 NaN NaN EPS: 1.316 329 NaN NaN
658 EPS: 1.318 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.318 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.318 320 9.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.318 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.318 329 NaN NaN NaN EPS: 1.318 329 NaN NaN EPS: 1.318 329 NaN NaN
659 EPS: 1.320 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.320 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.320 320 9.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.320 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.320 329 NaN NaN NaN EPS: 1.320 329 NaN NaN EPS: 1.320 329 NaN NaN
660 EPS: 1.322 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.322 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.322 320 9.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.322 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.322 329 NaN NaN NaN EPS: 1.322 329 NaN NaN EPS: 1.322 329 NaN NaN
661 EPS: 1.324 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.324 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.324 320 9.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.324 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.324 329 NaN NaN NaN EPS: 1.324 329 NaN NaN EPS: 1.324 329 NaN NaN
662 EPS: 1.326 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.326 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.326 320 9.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.326 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.326 329 NaN NaN NaN EPS: 1.326 329 NaN NaN EPS: 1.326 329 NaN NaN
663 EPS: 1.328 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.328 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.328 320 9.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.328 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.328 329 NaN NaN NaN EPS: 1.328 329 NaN NaN EPS: 1.328 329 NaN NaN
664 EPS: 1.330 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.330 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.330 320 9.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.330 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.330 329 NaN NaN NaN EPS: 1.330 329 NaN NaN EPS: 1.330 329 NaN NaN
665 EPS: 1.332 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.332 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.332 320 9.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.332 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.332 329 NaN NaN NaN EPS: 1.332 329 NaN NaN EPS: 1.332 329 NaN NaN
666 EPS: 1.334 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.334 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.334 321 8.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.334 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.334 329 NaN NaN NaN EPS: 1.334 329 NaN NaN EPS: 1.334 329 NaN NaN
667 EPS: 1.336 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.336 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.336 321 8.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.336 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.336 329 NaN NaN NaN EPS: 1.336 329 NaN NaN EPS: 1.336 329 NaN NaN
668 EPS: 1.338 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.338 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.338 322 7.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.338 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.338 329 NaN NaN NaN EPS: 1.338 329 NaN NaN EPS: 1.338 329 NaN NaN
669 EPS: 1.340 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.340 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.340 322 7.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.340 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.340 329 NaN NaN NaN EPS: 1.340 329 NaN NaN EPS: 1.340 329 NaN NaN
670 EPS: 1.342 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.342 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.342 322 7.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.342 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.342 329 NaN NaN NaN EPS: 1.342 329 NaN NaN EPS: 1.342 329 NaN NaN
671 EPS: 1.344 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.344 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.344 323 6.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.344 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.344 329 NaN NaN NaN EPS: 1.344 329 NaN NaN EPS: 1.344 329 NaN NaN
672 EPS: 1.346 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.346 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.346 323 6.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.346 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.346 329 NaN NaN NaN EPS: 1.346 329 NaN NaN EPS: 1.346 329 NaN NaN
673 EPS: 1.348 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.348 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.348 323 6.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.348 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.348 329 NaN NaN NaN EPS: 1.348 329 NaN NaN EPS: 1.348 329 NaN NaN
674 EPS: 1.350 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.350 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.350 323 6.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.350 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.350 329 NaN NaN NaN EPS: 1.350 329 NaN NaN EPS: 1.350 329 NaN NaN
675 EPS: 1.352 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.352 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.352 323 6.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.352 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.352 329 NaN NaN NaN EPS: 1.352 329 NaN NaN EPS: 1.352 329 NaN NaN
676 EPS: 1.354 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.354 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.354 323 6.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.354 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.354 329 NaN NaN NaN EPS: 1.354 329 NaN NaN EPS: 1.354 329 NaN NaN
677 EPS: 1.356 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.356 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.356 323 6.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.356 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.356 329 NaN NaN NaN EPS: 1.356 329 NaN NaN EPS: 1.356 329 NaN NaN
678 EPS: 1.358 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.358 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.358 323 6.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.358 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.358 329 NaN NaN NaN EPS: 1.358 329 NaN NaN EPS: 1.358 329 NaN NaN
679 EPS: 1.360 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.360 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.360 323 6.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.360 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.360 329 NaN NaN NaN EPS: 1.360 329 NaN NaN EPS: 1.360 329 NaN NaN
680 EPS: 1.362 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.362 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.362 323 6.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.362 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.362 329 NaN NaN NaN EPS: 1.362 329 NaN NaN EPS: 1.362 329 NaN NaN
681 EPS: 1.364 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.364 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.364 323 6.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.364 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.364 329 NaN NaN NaN EPS: 1.364 329 NaN NaN EPS: 1.364 329 NaN NaN
682 EPS: 1.366 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.366 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.366 323 6.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.366 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.366 329 NaN NaN NaN EPS: 1.366 329 NaN NaN EPS: 1.366 329 NaN NaN
683 EPS: 1.368 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.368 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.368 323 6.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.368 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.368 329 NaN NaN NaN EPS: 1.368 329 NaN NaN EPS: 1.368 329 NaN NaN
684 EPS: 1.370 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.370 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.370 323 6.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.370 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.370 329 NaN NaN NaN EPS: 1.370 329 NaN NaN EPS: 1.370 329 NaN NaN
685 EPS: 1.372 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.372 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.372 323 6.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.372 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.372 329 NaN NaN NaN EPS: 1.372 329 NaN NaN EPS: 1.372 329 NaN NaN
686 EPS: 1.374 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.374 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.374 323 6.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.374 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.374 329 NaN NaN NaN EPS: 1.374 329 NaN NaN EPS: 1.374 329 NaN NaN
687 EPS: 1.376 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.376 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.376 323 6.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.376 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.376 329 NaN NaN NaN EPS: 1.376 329 NaN NaN EPS: 1.376 329 NaN NaN
688 EPS: 1.378 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.378 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.378 324 5.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.378 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.378 329 NaN NaN NaN EPS: 1.378 329 NaN NaN EPS: 1.378 329 NaN NaN
689 EPS: 1.380 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.380 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.380 324 5.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.380 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.380 329 NaN NaN NaN EPS: 1.380 329 NaN NaN EPS: 1.380 329 NaN NaN
690 EPS: 1.382 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.382 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.382 324 5.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.382 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.382 329 NaN NaN NaN EPS: 1.382 329 NaN NaN EPS: 1.382 329 NaN NaN
691 EPS: 1.384 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.384 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.384 324 5.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.384 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.384 329 NaN NaN NaN EPS: 1.384 329 NaN NaN EPS: 1.384 329 NaN NaN
692 EPS: 1.386 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.386 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.386 324 5.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.386 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.386 329 NaN NaN NaN EPS: 1.386 329 NaN NaN EPS: 1.386 329 NaN NaN
693 EPS: 1.388 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.388 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.388 324 5.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.388 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.388 329 NaN NaN NaN EPS: 1.388 329 NaN NaN EPS: 1.388 329 NaN NaN
694 EPS: 1.390 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.390 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.390 324 5.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.390 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.390 329 NaN NaN NaN EPS: 1.390 329 NaN NaN EPS: 1.390 329 NaN NaN
695 EPS: 1.392 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.392 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.392 324 5.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.392 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.392 329 NaN NaN NaN EPS: 1.392 329 NaN NaN EPS: 1.392 329 NaN NaN
696 EPS: 1.394 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.394 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.394 324 5.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.394 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.394 329 NaN NaN NaN EPS: 1.394 329 NaN NaN EPS: 1.394 329 NaN NaN
697 EPS: 1.396 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.396 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.396 324 5.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.396 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.396 329 NaN NaN NaN EPS: 1.396 329 NaN NaN EPS: 1.396 329 NaN NaN
698 EPS: 1.398 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.398 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.398 324 5.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.398 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.398 329 NaN NaN NaN EPS: 1.398 329 NaN NaN EPS: 1.398 329 NaN NaN
699 EPS: 1.400 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.400 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.400 324 5.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.400 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.400 329 NaN NaN NaN EPS: 1.400 329 NaN NaN EPS: 1.400 329 NaN NaN
700 EPS: 1.402 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.402 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.402 324 5.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.402 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.402 329 NaN NaN NaN EPS: 1.402 329 NaN NaN EPS: 1.402 329 NaN NaN
701 EPS: 1.404 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.404 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.404 324 5.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.404 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.404 329 NaN NaN NaN EPS: 1.404 329 NaN NaN EPS: 1.404 329 NaN NaN
702 EPS: 1.406 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.406 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.406 324 5.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.406 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.406 329 NaN NaN NaN EPS: 1.406 329 NaN NaN EPS: 1.406 329 NaN NaN
703 EPS: 1.408 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.408 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.408 324 5.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.408 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.408 329 NaN NaN NaN EPS: 1.408 329 NaN NaN EPS: 1.408 329 NaN NaN
704 EPS: 1.410 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.410 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.410 324 5.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.410 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.410 329 NaN NaN NaN EPS: 1.410 329 NaN NaN EPS: 1.410 329 NaN NaN
705 EPS: 1.412 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.412 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.412 324 5.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.412 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.412 329 NaN NaN NaN EPS: 1.412 329 NaN NaN EPS: 1.412 329 NaN NaN
706 EPS: 1.414 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.414 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.414 324 5.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.414 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.414 329 NaN NaN NaN EPS: 1.414 329 NaN NaN EPS: 1.414 329 NaN NaN
707 EPS: 1.416 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.416 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.416 324 5.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.416 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.416 329 NaN NaN NaN EPS: 1.416 329 NaN NaN EPS: 1.416 329 NaN NaN
708 EPS: 1.418 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.418 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.418 324 5.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.418 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.418 329 NaN NaN NaN EPS: 1.418 329 NaN NaN EPS: 1.418 329 NaN NaN
709 EPS: 1.420 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.420 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.420 324 5.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.420 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.420 329 NaN NaN NaN EPS: 1.420 329 NaN NaN EPS: 1.420 329 NaN NaN
710 EPS: 1.422 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.422 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.422 324 5.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.422 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.422 329 NaN NaN NaN EPS: 1.422 329 NaN NaN EPS: 1.422 329 NaN NaN
711 EPS: 1.424 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.424 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.424 324 5.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.424 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.424 329 NaN NaN NaN EPS: 1.424 329 NaN NaN EPS: 1.424 329 NaN NaN
712 EPS: 1.426 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.426 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.426 325 4.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.426 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.426 329 NaN NaN NaN EPS: 1.426 329 NaN NaN EPS: 1.426 329 NaN NaN
713 EPS: 1.428 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.428 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.428 325 4.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.428 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.428 329 NaN NaN NaN EPS: 1.428 329 NaN NaN EPS: 1.428 329 NaN NaN
714 EPS: 1.430 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.430 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.430 325 4.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.430 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.430 329 NaN NaN NaN EPS: 1.430 329 NaN NaN EPS: 1.430 329 NaN NaN
715 EPS: 1.432 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.432 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.432 325 4.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.432 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.432 329 NaN NaN NaN EPS: 1.432 329 NaN NaN EPS: 1.432 329 NaN NaN
716 EPS: 1.434 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.434 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.434 325 4.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.434 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.434 329 NaN NaN NaN EPS: 1.434 329 NaN NaN EPS: 1.434 329 NaN NaN
717 EPS: 1.436 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.436 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.436 325 4.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.436 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.436 329 NaN NaN NaN EPS: 1.436 329 NaN NaN EPS: 1.436 329 NaN NaN
718 EPS: 1.438 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.438 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.438 325 4.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.438 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.438 329 NaN NaN NaN EPS: 1.438 329 NaN NaN EPS: 1.438 329 NaN NaN
719 EPS: 1.440 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.440 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.440 325 4.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.440 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.440 329 NaN NaN NaN EPS: 1.440 329 NaN NaN EPS: 1.440 329 NaN NaN
720 EPS: 1.442 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.442 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.442 325 4.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.442 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.442 329 NaN NaN NaN EPS: 1.442 329 NaN NaN EPS: 1.442 329 NaN NaN
721 EPS: 1.444 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.444 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.444 325 4.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.444 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.444 329 NaN NaN NaN EPS: 1.444 329 NaN NaN EPS: 1.444 329 NaN NaN
722 EPS: 1.446 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.446 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.446 325 4.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.446 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.446 329 NaN NaN NaN EPS: 1.446 329 NaN NaN EPS: 1.446 329 NaN NaN
723 EPS: 1.448 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.448 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.448 325 4.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.448 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.448 329 NaN NaN NaN EPS: 1.448 329 NaN NaN EPS: 1.448 329 NaN NaN
724 EPS: 1.450 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.450 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.450 325 4.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.450 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.450 329 NaN NaN NaN EPS: 1.450 329 NaN NaN EPS: 1.450 329 NaN NaN
725 EPS: 1.452 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.452 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.452 325 4.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.452 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.452 329 NaN NaN NaN EPS: 1.452 329 NaN NaN EPS: 1.452 329 NaN NaN
726 EPS: 1.454 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.454 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.454 325 4.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.454 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.454 329 NaN NaN NaN EPS: 1.454 329 NaN NaN EPS: 1.454 329 NaN NaN
727 EPS: 1.456 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.456 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.456 325 4.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.456 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.456 329 NaN NaN NaN EPS: 1.456 329 NaN NaN EPS: 1.456 329 NaN NaN
728 EPS: 1.458 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.458 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.458 325 4.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.458 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.458 329 NaN NaN NaN EPS: 1.458 329 NaN NaN EPS: 1.458 329 NaN NaN
729 EPS: 1.460 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.460 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.460 325 4.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.460 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.460 329 NaN NaN NaN EPS: 1.460 329 NaN NaN EPS: 1.460 329 NaN NaN
730 EPS: 1.462 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.462 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.462 325 4.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.462 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.462 329 NaN NaN NaN EPS: 1.462 329 NaN NaN EPS: 1.462 329 NaN NaN
731 EPS: 1.464 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.464 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.464 325 4.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.464 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.464 329 NaN NaN NaN EPS: 1.464 329 NaN NaN EPS: 1.464 329 NaN NaN
732 EPS: 1.466 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.466 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.466 325 4.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.466 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.466 329 NaN NaN NaN EPS: 1.466 329 NaN NaN EPS: 1.466 329 NaN NaN
733 EPS: 1.468 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.468 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.468 325 4.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.468 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.468 329 NaN NaN NaN EPS: 1.468 329 NaN NaN EPS: 1.468 329 NaN NaN
734 EPS: 1.470 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.470 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.470 325 4.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.470 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.470 329 NaN NaN NaN EPS: 1.470 329 NaN NaN EPS: 1.470 329 NaN NaN
735 EPS: 1.472 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.472 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.472 325 4.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.472 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.472 329 NaN NaN NaN EPS: 1.472 329 NaN NaN EPS: 1.472 329 NaN NaN
736 EPS: 1.474 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.474 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.474 325 4.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.474 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.474 329 NaN NaN NaN EPS: 1.474 329 NaN NaN EPS: 1.474 329 NaN NaN
737 EPS: 1.476 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.476 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.476 325 4.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.476 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.476 329 NaN NaN NaN EPS: 1.476 329 NaN NaN EPS: 1.476 329 NaN NaN
738 EPS: 1.478 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.478 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.478 325 4.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.478 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.478 329 NaN NaN NaN EPS: 1.478 329 NaN NaN EPS: 1.478 329 NaN NaN
739 EPS: 1.480 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.480 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.480 325 4.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.480 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.480 329 NaN NaN NaN EPS: 1.480 329 NaN NaN EPS: 1.480 329 NaN NaN
740 EPS: 1.482 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.482 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.482 325 4.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.482 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.482 329 NaN NaN NaN EPS: 1.482 329 NaN NaN EPS: 1.482 329 NaN NaN
741 EPS: 1.484 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.484 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.484 325 4.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.484 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.484 329 NaN NaN NaN EPS: 1.484 329 NaN NaN EPS: 1.484 329 NaN NaN
742 EPS: 1.486 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.486 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.486 325 4.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.486 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.486 329 NaN NaN NaN EPS: 1.486 329 NaN NaN EPS: 1.486 329 NaN NaN
743 EPS: 1.488 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.488 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.488 325 4.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.488 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.488 329 NaN NaN NaN EPS: 1.488 329 NaN NaN EPS: 1.488 329 NaN NaN
744 EPS: 1.490 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.490 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.490 325 4.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.490 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.490 329 NaN NaN NaN EPS: 1.490 329 NaN NaN EPS: 1.490 329 NaN NaN
745 EPS: 1.492 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.492 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.492 325 4.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.492 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.492 329 NaN NaN NaN EPS: 1.492 329 NaN NaN EPS: 1.492 329 NaN NaN
746 EPS: 1.494 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.494 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.494 325 4.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.494 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.494 329 NaN NaN NaN EPS: 1.494 329 NaN NaN EPS: 1.494 329 NaN NaN
747 EPS: 1.496 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.496 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.496 325 4.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.496 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.496 329 NaN NaN NaN EPS: 1.496 329 NaN NaN EPS: 1.496 329 NaN NaN
748 EPS: 1.498 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.498 329 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.498 325 4.0 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.498 329 NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 1.498 329 NaN NaN NaN EPS: 1.498 329 NaN NaN EPS: 1.498 329 NaN NaN
In [32]:
eps_values.describe(include='all')
Out[32]:
cosine -1 0 1 2 3 4 5 correlation -1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 canberra -1 0 1 2 3 4 5 braycurtis -1 0 1 2 3 4 cityblock -1 0 1 2 euclidean -1 0 1 sqeuclidean -1 0 1
count 749 749.000000 16.000000 6.000000 2.000000 2.000000 2.000000 1.0 749 749.000000 191.000000 92.000000 68.000000 11.000000 5.000000 4.000000 4.000000 3.000000 1.0 749 749.000000 473.000000 172.000000 98.000000 44.000000 19.000000 7.0 749 749.000000 63.000000 31.000000 12.000000 4.00 1.0 749 749.000000 274.000000 12.000000 3.000000 749 749.000000 167.000000 9.000000 749 749.000000 60.000000 1.0
unique 749 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 749 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 749 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 749 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 749 NaN NaN NaN NaN 749 NaN NaN NaN 749 NaN NaN NaN
top EPS: 0.946 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.946 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.946 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.946 NaN NaN NaN NaN NaN NaN EPS: 0.946 NaN NaN NaN NaN EPS: 0.946 NaN NaN NaN EPS: 0.946 NaN NaN NaN
freq 1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 1 NaN NaN NaN NaN 1 NaN NaN NaN 1 NaN NaN NaN
mean NaN 328.130841 35.687500 6.333333 9.500000 5.000000 4.500000 4.0 NaN 316.698264 38.073298 15.076087 5.764706 6.181818 6.600000 6.500000 5.000000 4.333333 3.0 NaN 295.588785 48.509514 6.715116 6.214286 4.522727 4.684211 4.0 NaN 326.324433 28.174603 5.225806 4.000000 3.75 4.0 NaN 324.024032 13.281022 6.250000 4.333333 NaN 326.726302 9.988024 3.888889 NaN 328.810414 2.333333 2.0
std NaN 8.796358 42.468371 5.887841 4.949747 1.414214 0.707107 NaN NaN 30.980842 40.447300 6.555316 1.487436 2.088932 1.949359 1.914854 0.816497 0.577350 NaN NaN 47.920519 49.819211 4.989486 3.325162 0.820908 0.749269 0.0 NaN 15.423616 41.408874 2.276103 1.128152 0.50 NaN NaN 18.807765 28.660790 3.250874 1.154701 NaN 12.768867 25.330345 2.619372 NaN 1.452031 4.616355 NaN
min NaN 172.000000 1.000000 2.000000 6.000000 4.000000 4.000000 4.0 NaN 166.000000 1.000000 3.000000 3.000000 4.000000 4.000000 4.000000 4.000000 4.000000 3.0 NaN 165.000000 4.000000 2.000000 3.000000 3.000000 3.000000 4.0 NaN 166.000000 1.000000 2.000000 2.000000 3.00 4.0 NaN 166.000000 1.000000 4.000000 3.000000 NaN 173.000000 1.000000 2.000000 NaN 295.000000 1.000000 2.0
25% NaN 329.000000 7.750000 3.250000 7.750000 4.500000 4.250000 4.0 NaN 328.000000 8.000000 11.000000 5.000000 5.000000 5.000000 5.500000 4.750000 4.000000 3.0 NaN 282.000000 10.000000 4.000000 5.000000 4.000000 5.000000 4.0 NaN 329.000000 1.000000 4.000000 3.000000 3.75 4.0 NaN 328.000000 1.000000 5.000000 4.000000 NaN 329.000000 1.000000 2.000000 NaN 329.000000 1.000000 2.0
50% NaN 329.000000 15.500000 4.500000 9.500000 5.000000 4.500000 4.0 NaN 329.000000 22.000000 16.000000 6.000000 6.000000 8.000000 7.000000 5.000000 4.000000 3.0 NaN 321.000000 25.000000 5.000000 5.000000 5.000000 5.000000 4.0 NaN 329.000000 9.000000 5.000000 4.500000 4.00 4.0 NaN 329.000000 2.000000 5.000000 5.000000 NaN 329.000000 1.000000 3.000000 NaN 329.000000 1.000000 2.0
75% NaN 329.000000 51.750000 5.750000 11.250000 5.500000 4.750000 4.0 NaN 329.000000 53.000000 22.000000 7.000000 7.000000 8.000000 8.000000 5.250000 4.500000 3.0 NaN 329.000000 85.000000 8.000000 5.000000 5.000000 5.000000 4.0 NaN 329.000000 36.500000 6.000000 5.000000 4.00 4.0 NaN 329.000000 9.000000 6.000000 5.000000 NaN 329.000000 7.000000 5.000000 NaN 329.000000 2.000000 2.0
max NaN 329.000000 153.000000 18.000000 13.000000 6.000000 5.000000 4.0 NaN 329.000000 158.000000 24.000000 11.000000 11.000000 8.000000 8.000000 6.000000 5.000000 3.0 NaN 329.000000 164.000000 30.000000 16.000000 5.000000 5.000000 4.0 NaN 329.000000 163.000000 12.000000 5.000000 4.00 4.0 NaN 329.000000 158.000000 16.000000 5.000000 NaN 329.000000 156.000000 10.000000 NaN 329.000000 34.000000 2.0
In [33]:
cl_dbscan = DBSCAN(eps=0.856, min_samples=5, metric='canberra')
cl_dbscan.fit(data_norm)
pd.Series(cl_dbscan.labels_).value_counts()
Out[33]:
-1    165
 0    164
dtype: int64
In [34]:
# cl_dbscan = DBSCAN(eps=0.02041, min_samples=10, metric='euclidean')
# cl_dbscan.fit(data_norm)
# pd.Series(cl_dbscan.labels_).value_counts()
In [35]:
data_dbscan = data_norm.copy(deep=True)
In [36]:
data_dbscan['cluster'] = cl_dbscan.labels_
sns.pairplot(data_dbscan,
             hue='cluster',
             plot_kws={'alpha':0.5},
             vars=list(data_new[:10]))
plt.show()

Comment: Данное разделение я выбрала из-за минимального количества выбросов, которое однако все же составило более половины элементов датафрейма. Так как кластер всего один, а остально - выбросы, считаю данную кластеризацию нерепрезентативной.

In [ ]:
 

Задание 3.

Выполните кластеризацию методом kmeans. Определите наилучшее (на ваш взгляд) число кластеров.

In [37]:
from sklearn.cluster import KMeans
In [38]:
k_means = KMeans(n_clusters=4, max_iter=100, tol=0.001, random_state=None)
k_means.fit(data_norm)
Out[38]:
KMeans(algorithm='auto', copy_x=True, init='k-means++', max_iter=100,
    n_clusters=4, n_init=10, n_jobs=None, precompute_distances='auto',
    random_state=None, tol=0.001, verbose=0)
In [39]:
k_means.cluster_centers_
Out[39]:
array([[0.05715145, 0.06181434, 0.06575208, 0.05981923, 0.06324537,
        0.05789603, 0.05378775, 0.06279874, 0.05697288, 0.04334135],
       [0.05205027, 0.04901614, 0.02666447, 0.04757508, 0.0467006 ,
        0.05311851, 0.01381021, 0.0446584 , 0.05297416, 0.01131335],
       [0.0678073 , 0.08075051, 0.2222336 , 0.09845818, 0.08548773,
        0.06269429, 0.3447989 , 0.09471828, 0.05176214, 0.38785146],
       [0.06182137, 0.06736837, 0.12799607, 0.06705752, 0.07584552,
        0.06359709, 0.12099186, 0.07347963, 0.05832737, 0.13115672]])
In [40]:
data_kmeans = data_norm.copy(deep=True)

centers_kmeans = np.zeros((4, 10))
centers_kmeans[:, 0:10] = k_means.cluster_centers_
centers_kmeans = pd.DataFrame(centers_kmeans, columns=data_kmeans.columns)

data_kmeans['Cluster'] = k_means.labels_.astype(str)

centers_kmeans['Cluster'] = np.array(['c0', 'c1', 'c2', 'c3']).astype(str)

centers_kmeans
Out[40]:
Climate HousingCost HlthCare Crime Transp Educ Arts Recreat Econ Pop Cluster
0 0.057151 0.061814 0.065752 0.059819 0.063245 0.057896 0.053788 0.062799 0.056973 0.043341 c0
1 0.052050 0.049016 0.026664 0.047575 0.046701 0.053119 0.013810 0.044658 0.052974 0.011313 c1
2 0.067807 0.080751 0.222234 0.098458 0.085488 0.062694 0.344799 0.094718 0.051762 0.387851 c2
3 0.061821 0.067368 0.127996 0.067058 0.075846 0.063597 0.120992 0.073480 0.058327 0.131157 c3
In [41]:
data_kmeans = data_kmeans.append(centers_kmeans, ignore_index=True)
data_kmeans.head(15)
Out[41]:
Climate HousingCost HlthCare Crime Transp Educ Arts Recreat Econ Pop Cluster
0 0.052029 0.039381 0.008419 0.049641 0.049913 0.053652 0.009797 0.038451 0.074740 0.005917 1
1 0.057421 0.051691 0.058823 0.047651 0.060463 0.047444 0.054731 0.072031 0.042594 0.035224 0
2 0.046736 0.046616 0.021952 0.052169 0.031340 0.049818 0.002331 0.023509 0.051406 0.005996 1
3 0.047535 0.050230 0.050831 0.032807 0.085228 0.066145 0.045789 0.044253 0.057418 0.044588 0
4 0.065810 0.053311 0.065821 0.079760 0.081203 0.058887 0.044225 0.071483 0.056077 0.022388 0
5 0.051929 0.036961 0.022734 0.039100 0.030262 0.057836 0.003285 0.027860 0.051446 0.007216 1
6 0.055824 0.052644 0.022059 0.027644 0.035674 0.061183 0.022949 0.030569 0.049908 0.033898 1
7 0.053627 0.041204 0.034278 0.037971 0.061602 0.057310 0.014627 0.035030 0.056743 0.014308 1
8 0.056023 0.039324 0.015345 0.021459 0.052575 0.054060 0.002518 0.033114 0.041419 0.007288 1
9 0.060817 0.041579 0.023764 0.057709 0.060698 0.055501 0.012148 0.030350 0.061110 0.009266 1
10 0.088379 0.101927 0.071931 0.052868 0.048960 0.055325 0.055400 0.086371 0.060904 0.103096 0
11 0.019473 0.077333 0.021348 0.065776 0.063039 0.046977 0.023077 0.082102 0.075083 0.009305 1
12 0.052928 0.036231 0.020602 0.047221 0.035475 0.048047 0.004230 0.022934 0.032998 0.007433 1
13 0.059019 0.036364 0.029128 0.052438 0.033519 0.053944 0.001662 0.016776 0.041732 0.007107 1
14 0.054525 0.069959 0.089088 0.057386 0.042509 0.065114 0.074355 0.062616 0.044836 0.014122 0
In [42]:
sns.pairplot(data_kmeans.sort_values('Cluster'), 
             hue='Cluster',
             plot_kws={'alpha':0.5})
plt.show()
C:\Users\paxom\Anaconda3\lib\site-packages\numpy\core\_methods.py:140: RuntimeWarning: Degrees of freedom <= 0 for slice
  keepdims=keepdims)
C:\Users\paxom\Anaconda3\lib\site-packages\numpy\core\_methods.py:132: RuntimeWarning: invalid value encountered in double_scalars
  ret = ret.dtype.type(ret / rcount)

Comment: Кластеры хорошо различимы по сравнению с разбиением при помощи DBSCAN, четвертый кластер представлен гораздо меньше количественно.

Задание 4.

In [45]:
k_medoids = KMedoids(n_clusters=4, distance='canberra')
k_medoids.fit(data_norm)
In [46]:
k_medoids.centers_
Out[46]:
array([[0.05702204, 0.05122096, 0.0875602 , 0.05222299, 0.06666656,
        0.0607353 , 0.08427011, 0.06680362, 0.04941866, 0.05416793],
       [0.05492491, 0.04283023, 0.02781324, 0.04646824, 0.04328869,
        0.05443019, 0.01845345, 0.04438979, 0.05097554, 0.014736  ],
       [0.04863351, 0.05496853, 0.02894993, 0.03619575, 0.07291965,
        0.05553942, 0.0144598 , 0.04392454, 0.05740868, 0.00635572],
       [0.05192901, 0.03696116, 0.02273368, 0.03910002, 0.03026246,
        0.05783573, 0.00328542, 0.02785993, 0.05144554, 0.00721629]])
In [47]:
data_kmedoids = data_norm.copy(deep=True)

centers_kmedoids = np.zeros((4, 10))
centers_kmedoids[:, 0:10] = k_medoids.centers_
centers_kmedoids = pd.DataFrame(centers_kmedoids, columns=data_kmedoids.columns)

data_kmedoids['Cluster'] = k_medoids.labels_.astype(str)

centers_kmedoids['Cluster'] = np.array(['c0', 'c1', 'c2', 'c3']).astype(str)

centers_kmedoids
Out[47]:
Climate HousingCost HlthCare Crime Transp Educ Arts Recreat Econ Pop Cluster
0 0.057022 0.051221 0.087560 0.052223 0.066667 0.060735 0.084270 0.066804 0.049419 0.054168 c0
1 0.054925 0.042830 0.027813 0.046468 0.043289 0.054430 0.018453 0.044390 0.050976 0.014736 c1
2 0.048634 0.054969 0.028950 0.036196 0.072920 0.055539 0.014460 0.043925 0.057409 0.006356 c2
3 0.051929 0.036961 0.022734 0.039100 0.030262 0.057836 0.003285 0.027860 0.051446 0.007216 c3
In [48]:
data_kmedoids = data_kmedoids.append(centers_kmedoids, ignore_index=True)
data_kmedoids.head(15)
Out[48]:
Climate HousingCost HlthCare Crime Transp Educ Arts Recreat Econ Pop Cluster
0 0.052029 0.039381 0.008419 0.049641 0.049913 0.053652 0.009797 0.038451 0.074740 0.005917 1
1 0.057421 0.051691 0.058823 0.047651 0.060463 0.047444 0.054731 0.072031 0.042594 0.035224 1
2 0.046736 0.046616 0.021952 0.052169 0.031340 0.049818 0.002331 0.023509 0.051406 0.005996 1
3 0.047535 0.050230 0.050831 0.032807 0.085228 0.066145 0.045789 0.044253 0.057418 0.044588 2
4 0.065810 0.053311 0.065821 0.079760 0.081203 0.058887 0.044225 0.071483 0.056077 0.022388 0
5 0.051929 0.036961 0.022734 0.039100 0.030262 0.057836 0.003285 0.027860 0.051446 0.007216 3
6 0.055824 0.052644 0.022059 0.027644 0.035674 0.061183 0.022949 0.030569 0.049908 0.033898 3
7 0.053627 0.041204 0.034278 0.037971 0.061602 0.057310 0.014627 0.035030 0.056743 0.014308 2
8 0.056023 0.039324 0.015345 0.021459 0.052575 0.054060 0.002518 0.033114 0.041419 0.007288 1
9 0.060817 0.041579 0.023764 0.057709 0.060698 0.055501 0.012148 0.030350 0.061110 0.009266 1
10 0.088379 0.101927 0.071931 0.052868 0.048960 0.055325 0.055400 0.086371 0.060904 0.103096 0
11 0.019473 0.077333 0.021348 0.065776 0.063039 0.046977 0.023077 0.082102 0.075083 0.009305 2
12 0.052928 0.036231 0.020602 0.047221 0.035475 0.048047 0.004230 0.022934 0.032998 0.007433 1
13 0.059019 0.036364 0.029128 0.052438 0.033519 0.053944 0.001662 0.016776 0.041732 0.007107 3
14 0.054525 0.069959 0.089088 0.057386 0.042509 0.065114 0.074355 0.062616 0.044836 0.014122 0
In [49]:
sns.pairplot(data_kmedoids.sort_values('Cluster'), 
             hue='Cluster', 
             plot_kws={'alpha':0.5})
plt.show()
C:\Users\paxom\Anaconda3\lib\site-packages\numpy\core\_methods.py:140: RuntimeWarning: Degrees of freedom <= 0 for slice
  keepdims=keepdims)
C:\Users\paxom\Anaconda3\lib\site-packages\numpy\core\_methods.py:132: RuntimeWarning: invalid value encountered in double_scalars
  ret = ret.dtype.type(ret / rcount)

Comment: Все четыре кластера так же хорошо различимы по сравнению с разбиением при помощи DBSCAN.

Задание 5.

(Бонусное) Выполните кластеризацию другими методами. Например, HDBSCAN или алгоритмы, реализованные в scikit-learn.

In [50]:
# import sys
# !conda install --yes --prefix {sys.prefix} hdbscan
In [51]:
import hdbscan
In [52]:
hdbscan.dist_metrics.METRIC_MAPPING
Out[52]:
{'euclidean': hdbscan.dist_metrics.EuclideanDistance,
 'l2': hdbscan.dist_metrics.EuclideanDistance,
 'minkowski': hdbscan.dist_metrics.MinkowskiDistance,
 'p': hdbscan.dist_metrics.MinkowskiDistance,
 'manhattan': hdbscan.dist_metrics.ManhattanDistance,
 'cityblock': hdbscan.dist_metrics.ManhattanDistance,
 'l1': hdbscan.dist_metrics.ManhattanDistance,
 'chebyshev': hdbscan.dist_metrics.ChebyshevDistance,
 'infinity': hdbscan.dist_metrics.ChebyshevDistance,
 'seuclidean': hdbscan.dist_metrics.SEuclideanDistance,
 'mahalanobis': hdbscan.dist_metrics.MahalanobisDistance,
 'wminkowski': hdbscan.dist_metrics.WMinkowskiDistance,
 'hamming': hdbscan.dist_metrics.HammingDistance,
 'canberra': hdbscan.dist_metrics.CanberraDistance,
 'braycurtis': hdbscan.dist_metrics.BrayCurtisDistance,
 'matching': hdbscan.dist_metrics.MatchingDistance,
 'jaccard': hdbscan.dist_metrics.JaccardDistance,
 'dice': hdbscan.dist_metrics.DiceDistance,
 'kulsinski': hdbscan.dist_metrics.KulsinskiDistance,
 'rogerstanimoto': hdbscan.dist_metrics.RogersTanimotoDistance,
 'russellrao': hdbscan.dist_metrics.RussellRaoDistance,
 'sokalmichener': hdbscan.dist_metrics.SokalMichenerDistance,
 'sokalsneath': hdbscan.dist_metrics.SokalSneathDistance,
 'haversine': hdbscan.dist_metrics.HaversineDistance,
 'cosine': hdbscan.dist_metrics.ArccosDistance,
 'arccos': hdbscan.dist_metrics.ArccosDistance,
 'pyfunc': hdbscan.dist_metrics.PyFuncDistance}
In [53]:
metrics_hdbscan = ['correlation', 'canberra', 'braycurtis', 'cityblock', 'euclidean', 'sqeuclidean']
In [54]:
values_list = []
max_len = 0

for metric in metrics_hdbscan:
    cl_hdbscan = hdbscan.HDBSCAN(min_cluster_size=5, gen_min_span_tree=True, metric=metric)
    cl_hdbscan.fit(data_norm)
    if max_len < len(pd.Series(cl_hdbscan.labels_).value_counts().tolist()):
        max_len = len(pd.Series(cl_hdbscan.labels_).value_counts().tolist())
    values_list.append([metric] + pd.Series(cl_hdbscan.labels_).value_counts().tolist())

pd.DataFrame(values_list, columns=['metric'] + list(np.arange(-1, max_len - 1)))
Out[54]:
metric -1 0 1 2
0 correlation 271 38.0 20.0 NaN
1 canberra 302 15.0 7.0 5.0
2 braycurtis 309 11.0 9.0 NaN
3 cityblock 329 NaN NaN NaN
4 euclidean 329 NaN NaN NaN
5 sqeuclidean 329 NaN NaN NaN
In [55]:
cl_hdbscan = hdbscan.HDBSCAN(min_cluster_size=5, gen_min_span_tree=True, metric='correlation')
cl_hdbscan.fit(data_norm)
Out[55]:
HDBSCAN(algorithm='best', allow_single_cluster=False, alpha=1.0,
    approx_min_span_tree=True, cluster_selection_epsilon=0.0,
    cluster_selection_method='eom', core_dist_n_jobs=4,
    gen_min_span_tree=True, leaf_size=40,
    match_reference_implementation=False, memory=Memory(location=None),
    metric='correlation', min_cluster_size=5, min_samples=None, p=None,
    prediction_data=False)
In [56]:
pd.Series(cl_hdbscan.labels_).value_counts()
Out[56]:
 0    271
-1    38 
 1    20 
dtype: int64
In [57]:
data_hdbscan = data_norm.copy(deep=True)
In [58]:
data_hdbscan['cluster'] = cl_hdbscan.labels_
sns.pairplot(data_hdbscan,
             hue='cluster',
             plot_kws={'alpha':0.5},
             vars=list(data_new[:10]))
plt.show()

Comment: В целом, HDBSCAN представил результаты, похожие с DBSCAN. Детально их рассматривать я не вижу смысла.

Задание 6.

В результате выполнения предыдущих пунктов вы должны получить 4 или больше разбиения объектов (по одному на каждый метод). Сравните их между собой, сделайте выводы о сходствах и различиях. Оцените результаты каждой кластеризации, используя метрики, рассмотренные на занятиях (Silhouette и прочие).

Comment: Разбиения, полученные при помощи DBSCAN и HDBSCAN не являются репрезентативными: кластеры четко не прослеживаются (либо как в первом случае он всего один), смешиваются между собой, поэтому невозможно уловить какую-либо зависимость между признаками. Лучше всего, я думаю, презентовал результаты метод kmeans: возможно отследить, как элементы кластеров "скучковались" друг с другом, образуя четкие кластерные группы. В целом, схожие результаты с kmeans продемонстрировали метод kmedoids и иерархический с помощью метода complete и метрики canberra, однако у них прослеживаются наложения кластеров. Остальные разделения, полученные иерархическим методом, из-за практически полного смешения нерепрезентативны.

Comment: На мой взгляд, удачной кластеризации не получилось из-за слишком близкого расстояния между объектами кластеров.

Задание 7.

Выберите одно разбиение, наиболее подходящее на ваш взгляд. Предложите интерпретацию полученным кластерам или покажите, что этого сделать нельзя.

Comment: По графику kmeans можно отчётливо отследить зависимость, например, между уровнем здравоохранения в каком-либо месте и ценами на жильё там (у них положительная зависимость), однако проследить отрицательную зависимость между ценами и уровнем преступности невозможно. Все объекты расположились таким образом, что вычленить какую-либо зависимость возможно лишь для некоторых из них, что уже может говорить о несовсем достоверной интерпретации, если её попытаться сделать.

Задание 8.

Оцените, как полученные кластеры распределены географически. (Бонусное) Провизуализируйте распределение на карте США. Оцените, как полученные кластеры распределены по штатам. Можно ли выделить какую-то зависимость (территориальную или для штатов)?

In [59]:
# import sys
# !{sys.executable} -m pip install folium
In [60]:
import folium
In [61]:
data_kmeans_map = data_kmeans.assign(Place=data.Place, 
                                     Longitude=data.Long, 
                                     Latitude=data.Lat)
data_kmeans_map.head(15)
Out[61]:
Climate HousingCost HlthCare Crime Transp Educ Arts Recreat Econ Pop Cluster Place Longitude Latitude
0 0.052029 0.039381 0.008419 0.049641 0.049913 0.053652 0.009797 0.038451 0.074740 0.005917 1 Abilene,TX -99.6890 32.55900
1 0.057421 0.051691 0.058823 0.047651 0.060463 0.047444 0.054731 0.072031 0.042594 0.035224 0 Akron,OH -81.5180 41.08500
2 0.046736 0.046616 0.021952 0.052169 0.031340 0.049818 0.002331 0.023509 0.051406 0.005996 1 Albany,GA -84.1580 31.57500
3 0.047535 0.050230 0.050831 0.032807 0.085228 0.066145 0.045789 0.044253 0.057418 0.044588 0 Albany-Schenectady-Troy,NY -73.7983 42.73270
4 0.065810 0.053311 0.065821 0.079760 0.081203 0.058887 0.044225 0.071483 0.056077 0.022388 0 Albuquerque,NM -106.6500 35.08300
5 0.051929 0.036961 0.022734 0.039100 0.030262 0.057836 0.003285 0.027860 0.051446 0.007216 1 Alexandria,LA -92.4530 31.30200
6 0.055824 0.052644 0.022059 0.027644 0.035674 0.061183 0.022949 0.030569 0.049908 0.033898 1 Allentown,Bethlehem,PA-NJ -75.4405 40.61550
7 0.053627 0.041204 0.034278 0.037971 0.061602 0.057310 0.014627 0.035030 0.056743 0.014308 1 Alton,Granite-City,IL -90.1615 38.79400
8 0.056023 0.039324 0.015345 0.021459 0.052575 0.054060 0.002518 0.033114 0.041419 0.007288 1 Altoona,PA -78.3950 40.51500
9 0.060817 0.041579 0.023764 0.057709 0.060698 0.055501 0.012148 0.030350 0.061110 0.009266 1 Amarillo,TX -101.8490 35.38300
10 0.088379 0.101927 0.071931 0.052868 0.048960 0.055325 0.055400 0.086371 0.060904 0.103096 0 Anaheim-Santa-Ana,CA -117.8890 33.79900
11 0.019473 0.077333 0.021348 0.065776 0.063039 0.046977 0.023077 0.082102 0.075083 0.009305 1 Anchorage,AK -127.2016 48.88046
12 0.052928 0.036231 0.020602 0.047221 0.035475 0.048047 0.004230 0.022934 0.032998 0.007433 1 Anderson,IN -85.6850 40.16700
13 0.059019 0.036364 0.029128 0.052438 0.033519 0.053944 0.001662 0.016776 0.041732 0.007107 1 Anderson,SC -82.6550 34.51000
14 0.054525 0.069959 0.089088 0.057386 0.042509 0.065114 0.074355 0.062616 0.044836 0.014122 0 Ann-Arbor,MI -83.7500 42.28300
In [62]:
data_kmeans_map_cl_0 = data_kmeans_map.loc[data_kmeans_map['Cluster'] == '0']
data_kmeans_map_cl_1 = data_kmeans_map.loc[data_kmeans_map['Cluster'] == '1']
data_kmeans_map_cl_2 = data_kmeans_map.loc[data_kmeans_map['Cluster'] == '2']
data_kmeans_map_cl_3 = data_kmeans_map.loc[data_kmeans_map['Cluster'] == '3']
In [63]:
m = folium.Map(
    location=[40, -97],
    zoom_start=4.4
)   

data_kmeans_map_cl_0.apply(
    lambda row: folium.CircleMarker(
        location=[row['Latitude'], row['Longitude']], 
        radius=1.3,
        color='#EF3C51',
        popup=row['Place']).
    add_to(m), axis=1
)

data_kmeans_map_cl_1.apply(
    lambda row: folium.CircleMarker(
        location=[row['Latitude'], row['Longitude']], 
        radius=1.3,
        color='#F9D23E',
        popup=row['Place']).
    add_to(m), axis=1
)

data_kmeans_map_cl_2.apply(
    lambda row: folium.CircleMarker(
        location=[row['Latitude'], row['Longitude']], 
        radius=1.3,
        color='#4B3CAD',
        popup=row['Place']).
    add_to(m), axis=1
)

data_kmeans_map_cl_3.apply(
    lambda row: folium.CircleMarker(
        location=[row['Latitude'], row['Longitude']], 
        radius=1.3,
        color='#55D235',
        popup=row['Place']).
    add_to(m), axis=1
)

    
m
Out[63]:

Comment: На мой взгляд, зависимость прослеживается лишь в том, что большинство адресов располагаются на восточной стороне государства. Но в целом элементы кластеров расположены по всей стране, практически в каждом штате можно найти хотя бы один из них.

In [ ]: